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。 |
