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

本文通过实例详细讲解了单维度量表的验证性因子分析过程,包括模型构建、删除不合理测量项、模型MI指标修正和模型分析四个步骤。通过分析215份研究量表数据,探讨了聚合效度、区分效度和共同方法偏差,提供了量表效度验证的实用方法。

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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

SPSSA

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