stephen1981 发表于 2011-4-16 21:17 该贴曾为回应论坛某朋友的问题 (http://bbs.pinggu.org/viewthread.php?tid=1036834&page=3#pid8874638),但似乎没有太多人关注,现重发一张新帖,希望对大家有所帮助. 注:以下建议主要基于Hair et al. (2006) 的Multivariate data analysis一书。1. 先在SPSS环境下进行探索性因子分析(EFA),一般我倾向于使用更为严谨的Principal Axis Factoring 加上斜交旋转法(e.g., promax或Direct Oblimin),也有些学者喜欢用主成分分析法(PCA),EFA可以帮助初步检查某些题目可能因子负荷过小。根据Hair等人的建议,最后题目的因子负荷最小值为0.5,更理想的状态可高达0.7及以上(因为0.7的平方为0.49,即这道题解释相应潜变量约50%的变异)。 2.基于第一步骤,将“合格”的题目保留,准备做下一步的验证性因子分析(CFA)。需要注意的是,若在第一步时发现某些题目“意外”地落在其它因子上且具有很高的因子负荷时,你需要重新审视分析该题目的含义,是否真的更适合落在另一个因子,若是,你可以需要考虑在CFA中将其放在另一个因子内分析。但如果某题目在你所设计的两个因子上的负荷相当,你可能需要考虑将该题目删去,这样可以避免"multi-collineary"的问题。在CFA中,你需要检查各条关于潜变量与题目之间的路径是否显著(p0.90)、 RMSEA ( 感谢楼主指导。我想请教一下,我的样本容量有500多,分成两半,分别用于EFA和CFA。 CFA中发现有两个题目的路径系数在0.3-0.4之间,还有一个题目的误差变量没有达到显著(p=0.104),在后面计算AVE时,有一个值为0.37。按照你的建议,把那两个0.3-0.4的题目删除了,但原先0.37的AVE值没有改善,还是0.4以下。这样情况下是否需要删除那两个题目呢? 另外,计算内部一致性系数(α)值时,是计算全样本,还是分成两半后的哪一半呢? 谢谢。 |