为何会有因素负荷量很低，但模型配适度可接受的情形？
我有关CFA统计问题请教您：我有一份问卷资料用CFA分析时，.有一半的题目的factor loading低于0.5，但是模型配适度相关指标χ2/ df 、GFI 、NFI、RMSEA却在可接受的范围，怎麽会有这样情形？您有何建议？ [quote]我有关CFA统计问题请教您：我有一份问卷资料用CFA分析时，.有一半的题目的factor loading低于0.5，但是模型 ...[size=2][color=#999999]semchina 发表于 2013-3-3 15:28[/color] [url=http://www.semchina.net/semchina/redirect.php?goto=findpost&pid=53134&ptid=8930][img]http://www.semchina.net/semchina/images/common/back.gif[/img][/url][/size][/quote]
题目的factor loading不高，但是模型配适度在可接受的范围，这是很正常的现象。
一般而言，模型配适度好通常会发生在两种情形:
1.模型与样本资料非常适配
2.当模型中大部份的变数之间皮尔森相关都不高时，如小于0.3以下
看起来您的情形属于第二种情形。
因为SEM是用共变异数(相关)矩阵作为计算的资料，而假设模型一定有某些变数之间的关係是设为0的(不拉相关的线，程式会自动设为0)。如果变数之间的相关本来就不高，那模型又假设不相关，那差异就不会很大，因此卡方差异值就不会过度膨胀，模型配适度就会好。所以当loadings低时，反而可能得到不错的模型配适度。
你可以试著跑一下相关分析，看看相关是否都不太高就可以了解。
一般而言，构面的题目相关应该要比较高（符合收敛效度），不同构面之间的题目相关较低（符合区别效度）。因素负荷量低，表示构面信度不足，亦即cronbach's alpha不好。通常如果不是题目设计不良，就是样本的调查有问题。但这两个问题都无法藉由统计方法来修正。
不知道您的样本有多大?如果样本够大也许可以藉由删除某些不适当的样本，来增加一些信度。啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊
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