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為何確認性因素分析能揭示心理測量的隱秘面紗？
在社會科學研究中，確認性因素分析（CFA）作為一種專門的因素分析方法，受到了廣泛的重視。它的主要目的是檢驗測量工具是否與研究者對某一構念的理解一致，旨在測試數據是否符合假設的測量模型。這種假設模型往往是基於理論和先前的分析研究建立的，這使得CFA成為心理測量領域中不可或缺的一部分。
確認性因素分析的出現，標誌著以往的構念效度分析方法逐步被取代，特別是在心理測量的準確性與可靠性方面。
確認性因素分析的發展
確認性因素分析首次由Jöreskog於1969年發展出來，並附隨著其後的發展而變得愈加成熟。在進行CFA時，研究者首先需要提出關於潛在因子的假設。舉例來說，當研究者認為“抑鬱”是影響“貝克抑鬱量表”與“漢密爾頓抑鬱評分量表”的潛在因素時，CFA的作用就是驗證這種假設是否成立。通過施加這些約束，如果模型的適配度不良，則可能需要重新考慮指標與潛在因子的關係。
模型設計與適配度評估
在確認性因素分析的過程中，研究者利用測量工具的回應數據來推斷潛在變量的值。這一過程包括了評估每個項目的負載量，以檢驗測量模型的建立是否合理。值得注意的是，良好的模型適配度並不意味著該模型是“正確”的，甚至不能保證它能解釋大量的共變異。相反，它只能表明該模型是合理的，適合於現有數據。
確保模型的適配度是成功應用確認性因素分析的關鍵，研究者需要任務明確報告所用的模型、所做的修改及各潛在變量之間的相關性。
確保模型適配度的統計檢驗
在評估模型適配度的過程中，研究者通常會使用了一系列的統計指標。這些指標中，卡方檢驗、均方根誤差（RMSEA）、比較適配指數（CFI）及標準化均方根殘差（SRMR）等，都是評估模型效果的重要指標。依據Kline（2010）的建議，這些指標為評估CFA的關鍵。
探索性因素分析與確認性因素分析的區別
積極探索因素分析（EFA）與確認性因素分析（CFA）在基本概念上有明顯的區別。EFA是根據數據來識別因素，而CFA則是基於預先假設的理論來評估。由於CFA對假設有特定要求，它在後期的量表開發階段尤為重要。然而，在量表開發初期，EFA可能更具適應性。由於EFA允許更多的變量和項目自由地變化，因此有助於確保初步模型的穩定性和可靠性。
結論
確認性因素分析不僅是檢驗心理測量工具的有效手段，也是一個有力的研究工具，使得學者們能夠深入了解潛在變量及其之間的關係。隨著數據分析方法的進步與發展，CFA將不斷提升其在社會科學研究中的效率和準確性。
您是否曾經考慮過確認性因素分析如何改變您對心理測量的理解和應用呢？
