验证性因子分析（CFA）如何操作以验证结构效度？.docx

验证性因子分析（CFA）是一种用于验证量表结构效度的统计方法。通过CFA，研究者可以检验预先设定的因子结构是否与数据拟合良好。以下是使用SPSSAU(在线SPSS)进行验证性因子分析以验证结构效度的详细操作步骤：

1.数据准备

确保你的数据已经上传到SPSSAU(网页SPSS)平台。

2.进入验证性因子分析模块

在SPSSAU(在线SPSS)平台上，依次选择【问卷研究】→【验证性因子分析】。

3.设置因子与测量项的对应关系

根据理论预设的测量关系，将因子题项一一拖拽至对应的因子变量框内。例如，如果你有三个因子，每个因子对应若干测量项，你需要将这些测量项分别拖拽到对应的因子框中。分析页面右侧可设置因子名称。

4.开始分析

点击“开始分析”按钮，SPSSAU(网页SPSS)将自动进行验证性因子分析。

5.查看分析结果

分析完成后，SPSSAU(在线SPSS)会生成一系列结果，包括模型拟合指标、因子载荷系数、AVE（平均提取方差值）和CR（组合信度）等。

6.模型拟合指标解读

卡方自由度比（χ2/df）：通常小于3表示模型拟合良好。

RMSEA（均方根误差近似值）：小于0.08表示模型拟合良好。

CFI（比较拟合指数）：大于0.9表示模型拟合良好。

RMR（均方根残差）：越小越好，通常小于0.05表示模型拟合良好。

7.聚合效度与区分效度检验

聚合效度：常用的有2种检验方法：①标准载荷系数值均大于0.7为佳，0.5以上也可以接受；②AVE和CR指标，通常情况下AVE大于0.5且CR值大于0.7，说明聚合效度较高。

区分效度：常用的有3类检验方法：AVE平方根判断法、HTMT法、MSV和ASV法。8.模型修正

如果模型拟合不佳，可以根据MI（修正指数）值进行模型修正。MI值越大，表示修正后卡方值减少越多，模型拟合度可能提高。

9.结果应用

根据分析结果，判断量表的结构效度是否良好。如果模型拟合指标和效度指标均达标，说明量表具有良好的结构效度。

通过以上步骤，可以在SPSSAU(在线SPSS)平台上完成验证性因子分析，有效验证量表的结构效度。