Confirmatory Factor Analysis (CFA) ist eine statistische Technik, die verwendet wird, um die Faktorstruktur einer Reihe von beobachteten Variablen zu verifizieren. CFA ermöglicht es dem Forscher, die Hypothese zu testen, dass eine Beziehung zwischen beobachteten Variablen und ihren zugrunde liegenden latenten Konstrukten besteht.
Was ist das grundlegende Ziel der konfirmatorischen Faktorenanalyse?
Es wird verwendet, um zu testen, ob die Maße eines Konstrukts mit dem Verständnis eines Forschers über die Natur dieses Konstrukts (oder Faktors) übereinstimmen. Daher ist das Ziel der konfirmatorischen Faktorenanalyse zu testen, ob die Daten zu einem hypothetischen Messmodell passen.
Wozu dient die Faktorenanalyse?
Die Faktoranalyse ist eine leistungsstarke Datenreduktionstechnik, die es Forschern ermöglicht, Konzepte zu untersuchen, die nicht einfach direkt gemessen werden können. Indem eine große Anzahl von Variablen auf eine Handvoll verständlicher zugrunde liegender Faktoren reduziert wird, führt die Faktorenanalyse zu leicht verständlichen, umsetzbaren Daten.
Was sind die Vorteile der Faktorenanalyse?
Die Vorteile der Faktorenanalyse sind wie folgt: Identifizierung von Gruppen von miteinander in Beziehung stehenden Variablen, um zu sehen, wie sie miteinander in Beziehung stehen. Die Faktorenanalyse kann verwendet werden, um die verborgenen Dimensionen oder Konstrukte zu identifizieren, die aus der direkten Analyse ersichtlich sein können oder nicht.
Soll ich eine explorative oder konfirmatorische Faktorenanalyse verwenden?
Cut-offs von Faktorladungen könnenfür explorative Faktorenanalysen viel niedriger sein. Wenn Sie Skalen entwickeln, können Sie eine explorative Faktorenanalyse verwenden, um eine neue Skala zu testen, und dann zur konfirmatorischen Faktorenanalyse übergehen, um die Faktorstruktur in einer neuen Stichprobe zu validieren.