Potrjevalna faktorska analiza (CFA) je statistična tehnika uporablja se za preverjanje faktorske strukture niza opazovanih spremenljivk. CFA omogoča raziskovalcu, da preizkusi hipotezo, da obstaja povezava med opazovanimi spremenljivkami in njihovimi osnovnimi latentnimi konstrukti.
Kaj je osnovni cilj uporabe potrditvene faktorske analize?
Uporablja se za preverjanje, ali so meritve konstrukta skladne z raziskovalčevim razumevanjem narave tega konstrukta (ali faktorja). Kot taka je cilj potrditvene faktorske analize preizkusiti, ali podatki ustrezajo hipotetiziranemu merilnemu modelu.
Kaj je namen faktorske analize?
Faktorska analiza je zmogljiva tehnika zmanjševanja podatkov, ki omogoča raziskovalcem, da raziščejo koncepte, ki jih ni mogoče enostavno izmeriti neposredno. Z strjevanjem velikega števila spremenljivk v peščico razumljivih osnovnih dejavnikov faktorska analiza povzroči lahko razumljive podatke, ki jih je mogoče izvesti.
Kakšne so prednosti faktorske analize?
Prednosti faktorske analize so naslednje: Identifikacija skupin medsebojno povezanih spremenljivk, da vidimo, kako so med seboj povezane. Faktorska analiza se lahko uporablja za identifikacijo skritih dimenzij ali konstruktov, ki so lahko ali pa ne razvidni iz neposredne analize.
Ali naj uporabim raziskovalno ali potrditveno faktorsko analizo?
Omejitve faktorskih obremenitev lahkobiti veliko nižji za raziskovalne faktorske analize. Ko razvijate lestvice, lahko uporabite raziskovalno faktorsko analizo, da preizkusite novo lestvico, nato pa nadaljujete na potrditveno faktorsko analizo, da potrdite faktorsko strukturo v novem vzorcu.
