Structural Equation Modeling Chapter 6 CFA 根據每個因素有多重指標,以減少 測量誤差並可建立問卷的構念效度 驗證性因素分析.

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Structural Equation Modeling Chapter 6 CFA 根據每個因素有多重指標,以減少 測量誤差並可建立問卷的構念效度 驗證性因素分析

2 SEM / CFA 的交替方法

3 CFA 概論 探索性因素分析( Exploratory Factor Analysis, EFA ) 一般而言,研究者在進行因素分析前,通常對於資料的因 素結構並未有任何假設;僅藉由統計數據來判斷因素的結 構,此種因素分析策略帶有濃厚的嘗試錯誤的意味,因此 稱為探索性因素分析( Exploratory Factor Analysis, EFA )。 研究者有時在研究之初,既有某種特定結構關係的假設, 例如某一個概念測量問卷是由數個不同子量表所組成,此 時因素分析可以被用來確認資料模式是否即為研究者所預 期,因此,此種因素分析方法可以稱為驗證性因素分析 ( Confirmatory Factor Analysis, CFA )。 EFA 與 CFA 兩種最大的不同,在於測量理論架構在分析過 程中所扮演的角色與檢驗時機。

4 CFA 屬於 SEM 一種次模式,為 SEM 的一種特殊應用。 為了使 CFA 中所要檢驗的建構效度能有效的檢定需要 經過下列四個程序:  構念必須有明確的操作型定義來界定其內容與範疇。  用以測量構念的指標能夠明確的被指出。  測量同一構念的指標必須具有相當的一致性,測量不同 構念的指標則有相當的區別性,多元指標的一致與區別 性應能從觀察資料中檢驗得出。  經由統計驗證的程序,觀察資料可以用以支持或推翻構 念是否存在的假設。

5 案例說明  模式確認(圖 1 、圖 2 、圖 3 、圖 4 )圖 1圖 2圖 3圖 4  鑑定  估計  適配度評估(表 1 、表 2 )表 1表 2  模式修正  本章案例樣本結果段落(表 3 、表 4 )表 3 、表 4

6 CFA 案例

7 Friedman & Harvey (1986) 重新分析 Gordon (1980) 等人模式

8 包含直交 (orthogonal) 因素模式(限制所有因素間相關係數都為 0 )

9 單一構面模式(限制所有因素間相關係數為 1 )

10 本章中所提模式的適配度指標

11 單一構面模式(限制所有因素間相關係數為 1 )

12 三因素模式標準化參數估計 三因素間的相關