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驗證性因子分析cfa的因子載荷系數小於多少需要刪去

因子載荷的臨界值沒有統壹的標準,最常見的取舍標準是0.45或0.4,最低的標準是0.3,嚴格壹點的話也有人以0.5為標準。根據《結構方程模型及其應用》這本教材的觀點,因子載荷在0.45以下的題目即可可考慮刪除,但實際應用中,研究者的取舍都是比較靈活的,有的題目盡管因子載荷不高,但考慮到是在使用他人已經修訂好的問卷(尊重版權),或者研究者自己有理由相信這道題目測到了想測的內容,有很好的理論意義,也是可以考慮保留的。

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因子載荷a(ij)的統計意義就是第i個變量與第j個公***因子的相關系數即表示X(i)依賴F(j)的份量(比重)。統計學術語稱作權,心理學家將它叫做載荷,即表示第i個變量在第j個公***因子上的負荷,它反映了第i個變量在第j個公***因子上的相對重要性。在因子分析中,通常只選其中m個(m

驗證性因子分析是對社會調查數據進行的壹種統計分析。它測試壹個因子與相對應的測度項之間的關系是否符合研究者所設計的理論關系。驗證性因子分析往往通過結構方程建模來測試。在實際科研中,驗證性因子分析的過程也就是測度模型的檢驗過程。可以進行測度模型及包括因子之間關系的結構方程建模並擬合的統計軟件有很多,比如LISREL、AMOS、EQS、MPLUS等。其中最常用的是LISREL。在LISREL這個軟件中有三種編程語言:PRELIS是用來作數據處理或簡單運算,比如作壹些回歸分析、計算壹個樣本的協方差矩陣;LISREL是壹種矩陣編程語言,它用矩陣的方式來定義我們在測度項與構件、構件之間的關系,然後采用壹個估計方法 (比如極大似然估計) 進行模型擬合;SIMPLIS是壹種簡化的結構方程編程語言,適合行為研究者用。壹般來講,研究者需要先通過SIMPLIS建立測度模型,然後進行擬合。根據擬合的結果,測度模型可能需要調整,拋棄質量差的測度項,然後再擬合,直到模型的擬合度可以接受為止。

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