A megerősítő faktorelemzés (CFA) egy statisztikai technika, amelyet a megfigyelt változók halmazának faktorszerkezetének ellenőrzésére használnak. A CFA lehetővé teszi a kutató számára, hogy tesztelje azt a hipotézist, hogy a megfigyelt változók és a mögöttes látens konstrukciók között kapcsolat létezik.
Mi a megerősítő faktoranalízis használatának alapvető célja?
Annak tesztelésére szolgál, hogy egy konstrukció mérőszámai összhangban vannak-e a kutatónak az adott konstrukció (vagy faktor) természetéről alkotott felfogásával. Mint ilyen, a megerősítő faktoranalízis célja annak tesztelése, hogy az adatok megfelelnek-e egy feltételezett mérési modellnek.
Mi a faktoranalízis célja?
A faktoranalízis egy hatékony adatcsökkentési technika, amely lehetővé teszi a kutatóknak, hogy olyan fogalmakat vizsgáljanak, amelyeket nem könnyű közvetlenül mérni. A nagyszámú változót egy maroknyi érthető mögöttes tényezővé bontva a faktoranalízis könnyen érthető, használható adatokat eredményez.
Melyek a faktoranalízis előnyei?
A faktoranalízis előnyei a következők: Az egymással összefüggő változók csoportjainak azonosítása, hogy megnézzük, hogyan kapcsolódnak egymáshoz. A faktoranalízissel azonosíthatók a rejtett dimenziók vagy konstrukciók, amelyek a közvetlen elemzésből nyilvánvalóak vagy nem.
Feltáró vagy megerősítő faktoranalízist használjak?
A tényezőterhelések levágása lehetsokkal alacsonyabb a feltáró faktorelemzéseknél. Skálák fejlesztésekor feltáró faktoranalízist használhat egy új skála teszteléséhez, majd továbbléphet megerősítő faktoranalízisre, hogy érvényesítse a faktorszerkezetet egy új mintában.
