探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）在效度验证中的差异

探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）在效度验证中扮演着不同的角色，以下是它们的主要差异：

1. 目的与适用阶段

• EFA（探索性因子分析）：主要用于量表预调查阶段，目的是探索初设量表的结构效度。通过共同度、载荷系数等指标，EFA为删除和优化题项提供依据。它帮助研究者发现潜变量因子与题项之间的结构关系，是一种“数据驱动”的分析方法。
• CFA（验证性因子分析）：主要用于正式量表分析阶段，目的是验证已知的量表结构效度。CFA基于研究者提出的理论模型，验证潜变量与题项之间的对应关系是否与理论预测一致，是一种“理论驱动”的分析方法。

2. 分析方法

• EFA：通过因子提取和旋转，探索数据中的潜在结构。EFA不预设因子与题项之间的关系，而是通过数据分析来发现这种关系。
• CFA：基于预设的理论模型，使用结构方程模型（SEM）来验证因子与题项之间的关系。CFA需要研究者事先明确因子与题项之间的对应关系，并通过模型拟合度指标来评估模型的适配度。

3. 结果应用

• EFA：结果可用于结构效度分析，并为后续的CFA提供基础。例如，在新量表编制过程中，EFA可以帮助确定公因子与题项的对应关系，为CFA的模型构建提供依据。
• CFA：结果用于验证量表的效度，包括聚合效度、区分效度等。CFA还可以进行共同方法偏差（CMV）分析，进一步评估量表的有效性。

4. 模型修正

• EFA：通常不需要进行模型修正，因为其目的是探索数据中的潜在结构。
• CFA：如果模型拟合不良，可能需要进行模型修正，如调整因子与题项之间的关系或引入高阶因子模型。

5. 适用场景

• EFA：适用于量表开发初期或对量表结构不明确的情况。
• CFA：适用于成熟量表的效度验证或对已有理论模型的验证。

总结

EFA和CFA在效度验证中各有其独特的作用。EFA帮助研究者探索和发现量表的结构，而CFA则用于验证和确认量表的理论模型。在实际研究中，二者可以结合使用，先通过EFA探索量表结构，再通过CFA验证该结构的有效性。

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