spssau 验证性因子分析

1、验证性因子分析目录1 验证性因子分析基本说明22 如何使用SPSSAU进行验证性因子操作33 验证性因子不达标如何办？9第1点：效度不达标9第2点：factorloading值过大或过小10第3点：拟合指标不达标10验证性因子分析（confirmatoryfactoranalysis,CFA）是结构方程模型的一种最常见的应用。验证性因子分析（confirmatoryfactoranalysis,CFA）通常可用于四种用途，一是针对成熟量表进行效度分析，包括结构效度，聚合（收敛效度）和区分效度；二是验证性因子分析可用于组合信度的分析；三是验证性因子分析还可用于进行共同方法偏差CMV检验。四是使用

2、验证性因子分析进行权重计算；CFA的功能应用如下：验证性因子分析功能验证性因子分析功能说明结构效度聚合（收敛）效度区分效度组合信度CR共同方法偏差CMV权重计算因子与测量项（量表题项）对应关系是否良好。强调本应该在同一因子下面的测量项,确实在同一因子下面强调本不应该在同一因子的测量项，确实不在同一因子下面测量信度水平数据是否具有共同方法偏差问题利用factorloading值进行权重测量测量标准化Factorloading值较高，通常是要求大于0.7AVE（平均方差萃取）一般需要大于0.5AVE（平均提取方差值）的根号值和相关分析结果对比;或者使用HTMT值小于0.85这一标准。一般CR值大于

3、0.7即可将所有的项放在一个因子里面，然后进行分析，如果测量出来显示模型的拟合指标，比如卡方自由度比，RMSEA,RMR,CFI等无法达标，则说明模型拟合不佳，即说明所有的测量项并不应该同属于一个因子，因而说明数据通过共同方法偏差CMV检验，数据无共同方法偏差问题。标准化的Factorloading值进行归一化，即得到权重值。如果是使用CFA进行结构效度验证，即测量因子与对应项之间的对应关系情况是否良好，一般查看标准化factorloading即因子载荷系数值即可，如果所有的项标准化factorloading值大于0.7即说明结构效度良好。当然，如果某项的factorloading值较小，那么

4、可删除该项后再次分析。如果使用CFA进行聚合效度验证，那么其是测量本应该在同一因子的项确实在该因子里面;其具体测量方式是要求AVE值大于0.5即可;如果出现AVE明显的小于0.5，此时可考虑移项一些载荷系数值较低项后再次分析。如果使用CFA进行区分效度验证，那么其是测量不应该同一因子的项确实不在同一因子下面；测量方式有两种，第一种是看AVE平方根号值与相关系数值进行PK,如果说AVE平方根号值全部大于相关系数值，意味着聚合性明显更强，说明具有区分效度；区分效度时还有一种测量方式是使用HTMT值，该指标一般小于0.9即可，但该指标要求相对较严格，使用较少。如果使用CFA进行信度分析，那么使用组合

5、信度系数CR值测量即可，一般CR值大于0.7即可。如果说使用CFA进行共同方差偏差CMV检验，那么一种常见的做法是，将所有的项放在一个因子里面，如果说模型拟合效果很糟糕，则说明所有项不应该属于同一个因子，也即说明数据没有共同方法偏差问题。当然共同方法偏差分析也可以使用SPSSAU进阶方法里面的因子分析（探索性因子分析EFA），也或者验证性因子分析的其它方式进行验证，具体可参考SPSSAU其它手册；CFA还可以用来进行权重的计算，其原理是利用标准化的Factorloading值的大小进行归一化，然后进行权重值计算，但是此项应用使用相对较少。1、验证性因子分析基本说明使用SPSSAU进行验证性因子

6、分析是一件轻松的事情。但在实际分析过程中，容易出现各种问题，解决问题才是关键。其实质是对于分析的掌握能力。一般情况下，验证性因子分析的分析流程如下：在进行CFA分析前，一定需要清楚的知道，通常情况下量表数据才能进行CFA分析，而其它的一些数据一般不能进行CFA分析。所以数据准备需要按照CFA的思路进行，包括每个因子对应47个题（为什么是47个呢？因为如果个别不达标后面可以删除掉）；如果不是这样，就很有可能出现各种问题而且没有缓冲；在进行验证性因子分析之前，一般需要先进行探索性因子分析，首先因子与项之间有着较好的对应关系，如果探索性因子分析已经发现各种对应关系有问题，那么验证性因子分析时结果一般

7、都不理想，这一步骤非常重要，也是减少各种问题的关键。在进行验证性因子分析时，重要的指标是factorloading值，一般标准化的factorloading值需要大于0.7，如果该值较小，就说明对应项与因子之间对应关系弱，因此可考虑删除该项，也或者移动该项到别的因子里面。重复几次直至标准化factorloading值都大于0.7即可。这样对应的其它指标，比如AVE值，CR值等才可能达标，因此这些指标都是基于标准化Factorloading值计算得到。2、如何使用SPSSAU进行验证性因子操作关于利用SPSSAU进行验证性因子分析的操作上，如下:本例子中共有4个因子，每个因子对应着一些项。所以分

8、别放在4个因子框里面。默认SPSSAU会以Factor1，Factor2等这样的名字进行，当然可以自主地对因子进行命名。一般情况下不会使用二阶模型，如果确实是二阶模型则选中即可。除此之外，在进行验证性因子分析时，有时候会对模型进行MI指标调整，此时也可进行设置。在实际分析时，如果使用验证性因子分析进行效度分析（包括结构效度，聚合效度，区分效度），也或者组合信度时，对于模型的拟合指标关注度较低，因此MI指标调整使用较少。在使用SPSSAU进行CFA分析后，SPSSAU默认会输出上述中涉及到的分析的各类表格。SPSSAU输出相关表格说明如下:表格功能用途指标等CFA分析基本汇总每个因子对应测量项数

9、量汇总因子对应测量项个数因子载荷系数聚合（收敛）效度使用，标准化载荷系数值大于0.7说明具有聚合效度非标准化、标准化载荷系数值等模型AVE和CR指标结果聚合（收敛）效度使用指标，区分效度使用指标AVE和CR指标值区分效度：Pearson相关与AVE平方根值分析区分效度时使用AVE平方根值，因子间相关系数模型拟合指标模型拟合情况，共同方法偏差使用等卡方自由度,RMSEA,RMR，CFI，NFI等因子和分析项-MI指标查看因子与测量项间关系强弱，用于辅助判断和分析测量项是否应删除MI指标因子协方差查看因子之间的关系强弱，辅助判断模型构建情况因子协方差显变量协方差表格显变量间的协方差关系，无特别意义

10、显变量间的协方差关系指标值残差项估计值残差项值，无特别意义残差项相关指标值HTMT（异质-单质比率）结果用于区分效度分析HTMT值当然，上述表格中有一些基本无意义，比如残差项估计值，因子协方差，显变量协方差表格等意义均较小，可能对于分析建模有一定帮助，通常无实质性价值。以及SPSSAU默认都会输出智能分析和分析建议等，如下各图：基本汇总因子Stiff慝叡冠宙=L亦SEE倾逝荷SWSfJ&iSl.Std.ErrefjpEstimateFactcx1阳LOOTO碗M1.23an10.9910.0000731AS1.1280,1193240.0000.621Fatetor2B21.0000.

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