Bekreftende faktoranalyse (CFA) er en statistisk teknikk brukes for å verifisere faktorstrukturen til et sett med observerte variabler. CFA lar forskeren teste hypotesen om at det eksisterer en sammenheng mellom observerte variabler og deres underliggende latente konstruksjoner.
Hva er det grunnleggende målet med å bruke bekreftende faktoranalyse?
Den brukes til å teste om mål på en konstruksjon stemmer overens med en forskers forståelse av konstruksjonens (eller faktorens) natur. Som sådan er målet med bekreftende faktoranalyse å teste om dataene passer til en hypotesebasert målemodell.
Hva er hensikten med faktoranalyse?
Faktoranalyse er en kraftig datareduksjonsteknikk som gjør det mulig for forskere å undersøke konsepter som ikke enkelt kan måles direkte. Ved å koke ned et stort antall variabler til en håndfull forståelige underliggende faktorer, resulterer faktoranalyse i enkle å forstå, handlingsdyktige data.
Hva er fordelene med faktoranalyse?
Fordelene med faktoranalyse er som følger: Identifisering av grupper av inter-relaterte variabler, for å se hvordan de er relatert til hverandre. Faktoranalyse kan brukes til å identifisere de skjulte dimensjonene eller konstruksjonene som kan eller ikke er tydelige fra direkte analyse.
Bør jeg bruke utforskende eller bekreftende faktoranalyse?
Cut-offs of factor loadings canvære 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.
