Apstiprinošā faktoru analīze (CFA) ir statistikas paņēmiens, ko izmanto, lai pārbaudītu novēroto mainīgo lielumu kopas faktoru struktūru. CFA ļauj pētniekam pārbaudīt hipotēzi, ka pastāv saistība starp novērotajiem mainīgajiem un to pamatā esošajām latentajām konstrukcijām.
Kāds ir apstiprinošās faktoru analīzes izmantošanas pamatmērķis?
To izmanto, lai pārbaudītu, vai konstrukcijas rādītāji atbilst pētnieka izpratnei par šīs konstrukcijas (vai faktora) būtību. Tādējādi apstiprinošo faktoru analīzes mērķis ir pārbaudīt, vai dati atbilst hipotētiskajam mērījumu modelim.
Kāds ir faktoru analīzes mērķis?
Faktoru analīze ir jaudīga datu samazināšanas metode, kas ļauj pētniekiem izpētīt jēdzienus, kurus nevar viegli izmērīt tieši. Savācot lielu skaitu mainīgo par nedaudziem saprotamiem pamatā esošajiem faktoriem, faktoru analīze nodrošina viegli saprotamus, izmantojamus datus.
Kādas ir faktoru analīzes priekšrocības?
Faktoru analīzes priekšrocības ir šādas: Savstarpēji saistītu mainīgo grupu identificēšana, lai redzētu, kā tie ir saistīti viens ar otru. Faktoru analīzi var izmantot, lai identificētu slēptās dimensijas vai konstrukcijas, kas var būt vai var nebūt redzamas no tiešās analīzes.
Vai man izmantot pētniecisko vai apstiprinošo faktoru analīzi?
Fakteru slodzes ierobežošana varbūt daudz zemākam 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.
