Utforskende faktoranalyse (EFA) kan beskrives som en ryddig forenkling av sammenhengende tiltak. … Ved å utføre EFA identifiseres den underliggende faktorstrukturen. Bekreftende faktoranalyse (CFA) er en statistisk teknikk som brukes til å verifisere faktorstrukturen til et sett med observerte variabler.
Bør jeg bruke utforskende eller bekreftende faktoranalyse?
Cut-offs for faktorbelastninger kan være mye lavere for utforskende faktoranalyser. Når du utvikler skalaer, kan du bruke en utforskende faktoranalyse for å teste en ny skala, og deretter gå videre til bekreftende faktoranalyse for å validere faktorstrukturen i en ny prøve.
Hva forteller utforskende faktoranalyse deg?
Utforskende faktoranalyse (EFA) brukes vanligvis for å oppdage faktorstrukturen til et mål og for å undersøke dets interne pålitelighet. EFA anbefales ofte når forskere ikke har noen hypoteser om arten av den underliggende faktorstrukturen til målingen deres.
Hva er forskjellen mellom EFA og CFA?
Ifølge Child (2006) er forskjellen mellom bekreftende og utforskende faktoranalyse: EFA prøver å avdekke komplekse mønstre ved å utforske datasettet og teste spådommer, mens CFA prøver å bekrefte hypoteser og bruker baneanalysediagrammer for å representere variabler og faktorer.
Hva er utforskendefaktoranalyse med eksempel?
Exploratory Factor Analysis ( EFA ) søker å avdekke den underliggende strukturen til et relativt stort sett med variabler. Forskeren har på forhånd antatt at enhver indikator kan være assosiert med en hvilken som helst faktor . Dette er den vanligste formen for faktoranalyse.
