Language
Country/Area
No result found
为何确认性因素分析能揭示心理测量的隐秘面纱？
在社会科学研究中，确认性因素分析（CFA）作为一种专门的因素分析方法，受到了广泛的重视。它的主要目的是检验测量工具是否与研究者对某一构念的理解一致，旨在测试数据是否符合假设的测量模型。这种假设模型往往是基于理论和先前的分析研究建立的，这使得CFA成为心理测量领域中不可或缺的一部分。
确认性因素分析的出现，标志着以往的构念效度分析方法逐步被取代，特别是在心理测量的准确性与可靠性方面。
确认性因素分析的发展
确认性因素分析首次由Jöreskog于1969年发展出来，并附随着其后的发展而变得愈加成熟。在进行CFA时，研究者首先需要提出关于潜在因子的假设。举例来说，当研究者认为“抑郁”是影响“贝克抑郁量表”与“汉密尔顿抑郁评分量表”的潜在因素时，CFA的作用就是验证这种假设是否成立。通过施加这些约束，如果模型的适配度不良，则可能需要重新考虑指标与潜在因子的关系。
模型设计与适配度评估
在确认性因素分析的过程中，研究者利用测量工具的回应数据来推断潜在变量的值。这一过程包括了评估每个项目的负载量，以检验测量模型的建立是否合理。值得注意的是，良好的模型适配度并不意味着该模型是“正确”的，甚至不能保证它能解释大量的共变异。相反，它只能表明该模型是合理的，适合于现有数据。
确保模型的适配度是成功应用确认性因素分析的关键，研究者需要任务明确报告所用的模型、所做的修改及各潜在变量之间的相关性。
确保模型适配度的统计检验
在评估模型适配度的过程中，研究者通常会使用了一系列的统计指标。这些指标中，卡方检验、均方根误差（RMSEA）、比较适配指数（CFI）及标准化均方根残差（SRMR）等，都是评估模型效果的重要指标。依据Kline（2010）的建议，这些指标为评估CFA的关键。
探索性因素分析与确认性因素分析的区别
积极探索因素分析（EFA）与确认性因素分析（CFA）在基本概念上有明显的区别。 EFA是根据数据来识别因素，而CFA则是基于预先假设的理论来评估。由于CFA对假设有特定要求，它在后期的量表开发阶段尤为重要。然而，在量表开发初期，EFA可能更具适应性。由于EFA允许更多的变量和项目自由地变化，因此有助于确保初步模型的稳定性和可靠性。
结论
确认性因素分析不仅是检验心理测量工具的有效手段，也是一个有力的研究工具，使得学者们能够深入了解潜在变量及其之间的关系。随着数据分析方法的进步与发展，CFA将不断提升其在社会科学研究中的效率和准确性。
您是否曾经考虑过确认性因素分析如何改变您对心理测量的理解和应用呢？
