Επιβεβαιωτική παραγοντική ανάλυση (CFA) είναι μια στατιστική τεχνική που χρησιμοποιείται για την επαλήθευση της παραγοντικής δομής ενός συνόλου παρατηρούμενων μεταβλητών. Το CFA επιτρέπει στον ερευνητή να ελέγξει την υπόθεση ότι υπάρχει μια σχέση μεταξύ των παρατηρούμενων μεταβλητών και των υποκείμενων λανθάνοντων κατασκευών τους.
Ποιος είναι ο βασικός στόχος της χρήσης επιβεβαιωτικής παραγοντικής ανάλυσης;
Χρησιμοποιείται για να ελεγχθεί εάν τα μέτρα μιας δομής είναι συνεπή με την κατανόηση του ερευνητή για τη φύση αυτού του κατασκευάσματος (ή παράγοντα). Ως εκ τούτου, ο στόχος της επιβεβαιωτικής παραγοντικής ανάλυσης είναι να ελεγχθεί εάν τα δεδομένα ταιριάζουν με ένα υποθετικό μοντέλο μέτρησης.
Ποιος είναι ο σκοπός της παραγοντικής ανάλυσης;
Η
Η ανάλυση παραγόντων είναι μια ισχυρή τεχνική μείωσης δεδομένων που δίνει τη δυνατότητα στους ερευνητές να διερευνήσουν έννοιες που δεν μπορούν εύκολα να μετρηθούν άμεσα. Συνοψίζοντας έναν μεγάλο αριθμό μεταβλητών σε μια χούφτα κατανοητών υποκείμενων παραγόντων, η παραγοντική ανάλυση καταλήγει σε εύκολα κατανοητά, αξιόπιστα δεδομένα.
Ποια είναι τα πλεονεκτήματα της παραγοντικής ανάλυσης;
Τα πλεονεκτήματα της παραγοντικής ανάλυσης είναι τα εξής: Προσδιορισμός ομάδων αλληλοσχετιζόμενων μεταβλητών, για να δείτε πώς σχετίζονται μεταξύ τους. Η παραγοντική ανάλυση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον προσδιορισμό των κρυφών διαστάσεων ή δομών που μπορεί να είναι ή να μην είναι εμφανείς από την άμεση ανάλυση.
Πρέπει να χρησιμοποιήσω διερευνητική ή επιβεβαιωτική ανάλυση παραγόντων;
Οι αποκοπές των συντελεστών φόρτωσης μπορούνείναι πολύ χαμηλότερο για αναλύσεις διερευνητικών παραγόντων. Όταν αναπτύσσετε κλίμακες, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε μια διερευνητική παραγοντική ανάλυση για να δοκιμάσετε μια νέα κλίμακα και, στη συνέχεια, να προχωρήσετε στο στην επιβεβαιωτική παραγοντική ανάλυση για να επικυρώσετε τη δομή παραγόντων σε ένα νέο δείγμα.
