Izpētes faktoru analīzi (EFA) varētu raksturot kā savstarpēji saistītu pasākumu sakārtotu vienkāršošanu. … Veicot EFA, tiek identificēta pamatā esošā faktoru struktūra. Apstiprinošā faktoru analīze (CFA) ir statistikas paņēmiens, ko izmanto, lai pārbaudītu novēroto mainīgo kopas faktoru struktūru.
Vai man izmantot pētniecisko vai apstiprinošo faktoru analīzi?
Fakteru slodzes robežvērtības var būt daudz zemākas pētnieciskai faktoru analīzei. Izstrādājot skalas, varat izmantot pētniecisko faktoru analīzi, lai pārbaudītu jaunu skalu, un pēc tam pāriet uz uz apstiprinošo faktoru analīzi, lai apstiprinātu faktoru struktūru jaunā paraugā.
Ko jums stāsta pētnieciskā faktoru analīze?
Izpētes faktoru analīzi (EFA) parasti izmanto lai atklātu pasākuma faktoru struktūru un pārbaudītu tā iekšējo ticamību. EFA bieži tiek ieteikta, ja pētniekiem nav hipotēžu par viņu mērījuma pamatā esošās faktoru struktūras būtību.
Kāda ir atšķirība starp EFA un CFA?
Saskaņā ar Child (2006) atšķirība starp apstiprinošo un pētniecisko faktoru analīzi ir šāda: EFA mēģina atklāt sarežģītus modeļus, izpētot datu kopu un pārbaudot prognozes, savukārt CFA mēģina apstiprināt izvirza hipotēzes un izmanto ceļu analīzes diagrammas, lai attēlotu mainīgos un faktorus.
Kas ir pētniecisksfaktoru analīze ar piemēru?
Izpētes faktoru analīze ( EFA ) mēģina atklāt relatīvi lielas mainīgo kopas pamatā esošo struktūru. Pētniekam ir a priori pieņēmums, ka jebkurš rādītājs var būt saistīts ar jebkuru faktoru . Šis ir visizplatītākais faktoru analīzes veids.
