单维度量表验证性因子分析_（超详细）验证性因子分析步骤讲解

上一篇文章中(SPSSAU：验证性因子分析如何使用？)，初步介绍了验证性因子分析的功能及应用场景。下面通过一个实例来具体了解一下，验证性因子分析的操作步骤以及过程中需要注意的内容。

1、背景

当前有一份215份的研究量表数据，共由四个因子表示，第一个因子共5项，分别是A1~A5；第二项因子共5项，分别是B1~B5；第三个因子共4项，分别是C1~C4；第4个因子共6项，分别是D1~D6。

现希望验证此量表的聚合效度和区分效度，并且希望进行共同方法偏差分析。

2、分析步骤

验证性因子分析的步骤大致可分为四步，分别是：模型构建、删除不合理测量项、模型MI指标修正和模型分析。模型构建

即将因子与测量项对应关系放置规范；在进行CFA分析前一般需要进行EFA，清理掉对应关系出现严重偏差的测量项删除不合理测量项

如果因子与测量项间的对应关系出现严重偏差，此时可考虑删除某测量项；也或者某测量项与因子间的载荷系数值过低(比如小于0.5)，说明该测量项与因子间关系较弱，需要删除掉该测量项模型MI指标修正

如果模型拟合指标不佳，可考虑进行模型MI指标修正【SPSSAU默认提供MI大于20，MI大于10，MI大于5，和MI大于3共四种模型修正方式】最终模型分析

3、操作

本例子中的量表共分为四个因子，暂不进行模型MI修正，放置如下：SPSSAU：验证性因子分析

4、SPSSAU输出结果

SPSSAU共输出6个表格，各表格对应解释说明如下：输出结果汇总

表1 CFA分析基本汇总表格表1 CFA分析基本汇总表格

从上表可知，本次针对共4个因子，以及20个分析项进行验证性因子分析(CFA)分析。本次分析有效样本量为215，超出分析项数量的10倍，样本量适中。CFA分析建议样本量至少为测量项(量表题)的5倍以上