Patvirtinančioji faktorių analizė (CFA) yra statistinis metodas, naudojamas stebimų kintamųjų rinkinio faktorių struktūrai patikrinti. CFA leidžia tyrėjui patikrinti hipotezę, kad egzistuoja ryšys tarp stebimų kintamųjų ir jų paslėptų konstrukcijų.
Koks pagrindinis tikslas naudojant patvirtinamąją faktorių analizę?
Jis naudojamas norint patikrinti, ar konstrukcijos matai atitinka tyrėjo supratimą apie tos konstrukcijos (arba veiksnio) prigimtį. Patvirtinančios faktorių analizės tikslas yra patikrinti, ar duomenys atitinka hipotezinį matavimo modelį.
Koks faktorinės analizės tikslas?
Faktorių analizė yra galingas duomenų mažinimo metodas, leidžiantis tyrėjams ištirti sąvokas, kurių negalima lengvai išmatuoti tiesiogiai. Sujungus daugybę kintamųjų į keletą suprantamų pagrindinių veiksnių, faktorių analizė suteikia lengvai suprantamus, veiksmingus duomenis.
Kokie yra faktorinės analizės pranašumai?
Faktinės analizės pranašumai yra šie: Susijusių kintamųjų grupių identifikavimas, norint pamatyti, kaip jie yra susiję vienas su kitu. Faktorinė analizė gali būti naudojama paslėptiems matmenims ar konstrukcijoms nustatyti, kurios gali būti akivaizdžios arba neaiškios atliekant tiesioginę analizę.
Ar turėčiau naudoti tiriamąją ar patvirtinamąją faktorių analizę?
Faktinių įkrovų ribos galibūti daug mažesnis atliekant tiriamąją faktorių analizę. Kai kuriate skales, galite naudoti tiriamąją faktorių analizę, kad išbandytumėte naują skalę, o tada pereikite prie patvirtinančios faktorių analizės, kad patvirtintumėte faktorių struktūrą naujame pavyzdyje.
