验证性因子分析实例分析.docx

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验证性因子分析(ConfirmatoryFactorAnalysis,CFA)是结构方程模型的一种特殊形式,主要用于检验量表的结构效度、聚合效度和区分效度。下面我将结合SPSSAU平台的功能,为您详细介绍如何进行验证性因子分析实例分析。

1.案例背景

以某研究自编的学校知识管理量表为例:量表包含3个维度:A1~A4题测量知识创新-B1~B5题测量知识分享;C1~C5题测量知识获得;共14个题目;数据文档为例11-9.xls。

2.分析步骤

2.1数据准备

在SPSSAU(在线SPSS)中上传数据文件,确保每个题目对应一列,样本量建议至少为题目数的5-10倍(最好200个以上)。

2.2验证性因子分析操作

在SPSSAU中选择验证性因子分析(CFA)功能

将题目拖拽到对应因子框中:

因子1(知识创新):A1-A4

因子2(知识分享):B1-B5

因子3(知识获得):C1-C5

点击开始分析

2.3结果解读

2.3.1因子载荷系数

查看标准载荷系数值,一般应0.7

若某题目载荷系数0.7(如B1=0.562),说明对应关系较弱,可考虑删除

2.3.2聚合效度分析

查看AVE(平均方差萃取)和CR(组合信度)指标:

判断标准:AVE0.5,CR0.7本例数据具有优秀的聚合效度。

2.3.3区分效度分析

比较AVE平方根与因子间相关系数:计算各因子AVE的平方根,比较该值与因子间相关系数,若AVE平方根相关系数,则区分效度良好。

2.3.4共同方法偏差(CMV)检验

在SPSSAU中进行:

将所有题目放入一个因子

进行CFA分析

查看模型拟合指标:若拟合不佳(如卡方/df3,RMSEA0.10等),说明不存在共同方法偏差。

3.注意事项

建议先进行探索性因子分析(EFA),确认因子结构后再进行CFA

样本量应足够大(至少题目数的5倍)

每个因子最好有5-8个题目,便于后续调整

可参考SPSSAU提供的帮助手册和教学视频。

通过以上步骤,可以在SPSSAU(网页SPSS)平台上顺利完成验证性因子分析,检验量表的效度质量。如需更详细的操作指导,可随时查阅SPSSAU的帮助文档或联系技术支持。

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