amos基础5-CFA验证性因素分析
一,CFA分析时常见的问题
1.因素负荷量不高,如小于0.45
问卷设计不良,缺乏信度;观察变数指定到其他构面
2.因素中负荷量有些超过1
观察变数之间有共线性
3.因素负荷量部分不错大于0.7,部分不佳小于0.5
潜在构面可能不只一个,而是两个潜在构面
4.因素负荷量都不错,大于0.7但模型适配度不佳
残差不独立,即样本不独立
5.因素负荷量为负值
表反向题忘了转向、
6.CFA根本跑不出来
观察变数之间相关太低,观察变数相关为1
二,常用应用实例
1.因素中负荷量有些超过1
在标准化图下系数超过1(1.09),解决办法为将CSSUM题去除
2, 因素负荷量部分不错大于0.7,部分不佳小于0.5
解决如下:
3.因素负荷量都不错,大于0.7但模型适配度不佳(最常遇见的问题)
卡方比值Chi/DF>3,查看修正表
残差不独立即题目相似需建立相关以修正模型,但是这不符合“残差独立”原则,因此可通过去除测量指标解决此问题,因为这样不仅可以达到适配值还可简化模型符合“残差独立”原则,可以看出去除e2可减少更多的卡方值(至少减少值=23.598+10.357+5.833) ,最后如图:
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