Kinnitav faktorianalüüs (CFA) on statistiline meetod, mida kasutatakse vaadeldavate muutujate hulga faktorstruktuuri kontrollimiseks. CFA võimaldab teadlasel testida hüpoteesi, et täheldatud muutujate ja nende aluseks olevate varjatud konstruktsioonide vahel on seos.
Mis on kinnitava faktorianalüüsi kasutamise põhieesmärk?
Seda kasutatakse selleks, et testida, kas konstruktsiooni mõõdud on kooskõlas teadlase arusaamaga selle konstruktsiooni (või teguri) olemusest. Sellisena on kinnitava faktorianalüüsi eesmärk testida, kas andmed sobivad oletatava mõõtmismudeliga.
Mis on faktoranalüüsi eesmärk?
Faktoranalüüs on võimas andmete vähendamise tehnika, mis võimaldab teadlastel uurida mõisteid, mida ei ole lihtne otse mõõta. Koondades suure hulga muutujaid käputäieks arusaadavateks alusteguriteks, annab faktoranalüüs hõlpsasti mõistetavad ja kasutatavad andmed.
Millised on faktorianalüüsi eelised?
Teguranalüüsi eelised on järgmised: Omavahelseotud muutujate rühmade tuvastamine, et näha, kuidas need on omavahel seotud. Faktoranalüüsi saab kasutada peidetud dimensioonide või konstruktsioonide tuvastamiseks, mis võivad otsesest analüüsist ilmneda või mitte.
Kas ma peaksin kasutama uurivat või kinnitavat faktorianalüüsi?
Teguri laadimise piirid võivadolema uurimuslike faktorianalüüside jaoks palju madalam. Kui töötate välja skaalasid, saate uue skaala testimiseks kasutada uurimuslikku faktoranalüüsi ja seejärel liikuda kinnitava faktoranalüüsi juurde, et kinnitada faktorstruktuur uues valimis.
