驗證性因子分析,是用於測量因子與測量項(量表題項)之間的對應關係是否與研究者預測保持一致的一種研究方法。儘管因子分析適合任何學科使用,但以社會科學居多。
目前有很多軟體都可以非常便利地實現驗證性因子分析,本文將基於SPSSAU系統進行說明。
Step1:因子分析類型
因子分析可分為兩種類型:探索性因子分析(EFA)和驗證性因子分析(CFA)。
探索性因子分析,主要用於濃縮測量項,將所有題項濃縮提取成幾個概括性因子,達到減少分析次數,減少重複信息的目的。
驗證性因子分析與探索性因子分析相似,兩者區別只在於驗證性因子分析(CFA)用於驗證對應關係,探索性因子分析(EFA)用於探索因子與測量項之間的對應關係。一個沒有設定預期對應關係,一個設定了預期關係。
Step2:分析思路
在實際研究中,驗證性因子分析常會與結構方程模型、路徑分析等方法聯繫到一起,對於不熟悉概念的研究人員容易搞混這些方法,下表對這幾種方法進行簡單說明:
探索性因子分析:驗證因子與分析項的對應關係,檢驗量表效度,非經典量表通常用探索性因子分析。驗證性因子分析:驗證因子與分析項的對應關係,檢驗量表效度,成熟量表通常用驗證性因子分析。確認測量關係後,後續可進行路徑分析/線性回歸分析研究具體的影響關係。路徑分析:用於研究多個自變量與多個因變量影響關係;如果因變量只有一個,可以使用線性回歸分析。結構方程模型SEM:包括測量關係和影響關係。如果僅包括影響關係,此時稱作路徑分析(Path analysis,有時也稱通徑分析)。通常需要進行探索性因子分析和驗證性因子分析,均保證測量關係無誤之後,再進行結構方程模型構建。
從分析角度看,建議先用探索性因子分析構建模型,確定存在幾個因子及各分析項與因子的對應關係,再用驗證性因子分析加以檢驗。
Step3:SPSSAU操作
(1)模型設定
首先需要確定因子數及對應分析題項,順序放入分析框內。
(2)模型擬合
通過因子載荷係數表格可以展示因子(潛變量)與分析項(顯變量)之間的關係情況。如果因子與測量項間的對應關係出現嚴重偏差,或者因子載荷係數值過低,則需要刪除掉該測量項則需要考慮刪除測量項。
分析時主要關注P值及標準載荷係數,建議結合SPSSAU給出的「分析建議」進行分析。
模型擬合指標用於整體模型擬合效度情況分析。
常用的擬合值及其判斷標準,都展示在上表中,實際輸出值在標準範圍內及說明模型擬合程度較好。模型擬合指標非常多,通常下很難保證所有指標均達標,只要多數指標達標或接近標準值即可。
*常用指標包括卡方自由度比,GFI,RMSEA,RMR,CFI,NFI和NNFI。
(3)模型修正
根據模型擬合指標情況,評價模型的優劣,如果模型擬合情況不佳,則需要進一步修正模型。
MI指標越大說明該項與其他因子的相關性越強,說明該因子與分析項間需要建立關聯關係;MI過大時會干擾模型需要進行修正或剔除該項。
返回分析頁面,選擇「按MI>10調整」,再次分析。
(4)模型分析
在完成模型構建後,即可使用模型進行分析。驗證性因子分析主要有三個方面的功能,分別是聚合效度、區分效度、共同方法偏差。
聚合效度
聚合效度,也叫做收斂效度。AVE和CR是用於判斷聚合效度的常用指標,AVE>0.5,並且CR>0.7,則說明具有良好的聚合效度。如果AVE或CR值較低,可考慮移除某因子後重新分析聚合效度。
區分效度
區分效度,常用的做法是將AVE根號值與『相關係數值』進行對比,SPSSAU也會輸出相應結果。
如果每個因子的AVE根號值均大於「該因子與其它因子的相關係數最大值」,說明具有良好的區分效度。
共同方法偏差
共同方法偏差,常見有兩種方法檢驗,一種是探索性因子分析(也稱作Harman單因子檢驗方法),做法是將所有變量進行探索性因子分析,如果只得出一個因子或者第一個因子的解釋力(方差解釋率)特別大,則判定存在共同方法偏差。
另一種是驗證性因子分析,所有變量全部放在一個因子裡面進行分析,如果測量出來顯示模型的擬合指標無法達標,模型擬合不佳,說明所有的測量項並不應該同屬於一個因子,也就說明數據無共同方法偏差問題。
Step4:常見問題
驗證性因子分析需要較大的樣本量,通常建議樣本量至少為測量項的5倍以上,最好10倍以上,且一般情況下至少需要200個樣本。一個因子對應的測量項最好在4~7個之間,便於後續刪除掉不合理測量項。絕大多數情況下均為一階驗證性因子分析。如果說驗證性因子分析時為二階模型,此時參數處選中『二階』即可。
總結
一般來說,使用驗證性因子分析需要有一定的理論基礎支持,如果擬合指標不能達標,最好按照分析思路:探索性因子分析→驗證性因子分析,進行分析。
以及對於不熟悉的步驟,建議大家閱讀SPSSAU幫助手冊的相關說明以及SPSSAU的教學視頻。
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