验证性因子分析PPT格式课件下载.ppt

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n用尽可能少的因子解释尽可能多的方差。

用尽可能少的因子解释尽可能多的方差。

4.提取因子：

主成分法、最小二乘法、最大似然法提取因子：

主成分法、最小二乘法、最大似然法5.因子旋转：

因子旋转：

n因子载荷阵的不唯一性，可对因子进行旋转，使因子结构因子载荷阵的不唯一性，可对因子进行旋转，使因子结构朝合理方向趋近。

朝合理方向趋近。

n旋转方法：

正交、斜交旋转等，常用方差最大化正交旋转旋转方法：

正交、斜交旋转等，常用方差最大化正交旋转6.解释因子结构：

依据因子载荷大小作出解释，并赋予因子特解释因子结构：

依据因子载荷大小作出解释，并赋予因子特定含义定含义7.因子得分：

公共因子代表原始变量，更利于描述研究对象的因子得分：

公共因子代表原始变量，更利于描述研究对象的特征特征6验证性因子分析步骤验证性因子分析步骤1.定义因子模型定义因子模型2.搜集数据搜集数据3.获得协方差矩阵或相关系数矩阵获得协方差矩阵或相关系数矩阵4.模型估计模型估计5.模型评价模型评价6.选择模型选择模型71验证性因子分析验证性因子分析nCFACFA属于结构方程模型属于结构方程模型（SEMwithlatentSEMwithlatentvariablesvariables）的的子子模型，模型，CFACFA分析的分析的数学数学原理原理与统计程序与统计程序，都是，都是SEMSEM的特殊的特殊应用应用。

nCFACFA：

必須有特定理必須有特定理论依据论依据或概念或概念构架作为构架作为基础基础，然后藉由数学语言来确认该理论所导然后藉由数学语言来确认该理论所导出的计量模型是否合理适当。

出的计量模型是否合理适当。

nCFACFA的的参数估计采用参数估计采用“最大似然估计最大似然估计”，而，而非非矩阵矩阵分解，其分解，其优点在于优点在于提供模型提供模型拟合优度统计量拟合优度统计量提供提供参数估计的标准误参数估计的标准误81.1CFA的应的应用用（一一）检验因子模型的拟合优度检验因子模型的拟合优度n透过验证性因子分析，可针对特定的因子模型评透过验证性因子分析，可针对特定的因子模型评价拟合优度，并验证其理论构架价拟合优度，并验证其理论构架。

n例：

研究者欲研究父母的社会经济地位如何影响学生在学例：

研究者欲研究父母的社会经济地位如何影响学生在学校和工作中的表现，采用问卷调查了校和工作中的表现，采用问卷调查了30943094名学生名学生n55个指标：

个指标：

X1X1是母亲的学历等级（是母亲的学历等级（1166）X2X2是父亲的学历等级（是父亲的学历等级（1166）X3X3是父母的工资总收入等级（是父母的工资总收入等级（111010）Y1Y1是学生的大学学分等级（是学生的大学学分等级（1144）Y2Y2是学生毕业是学生毕业55年后的工资等级（年后的工资等级（111010）9单单因子模型因子模型（测量（测量模型模型）父母社父母社经地位经地位X1X2X3123123观测变量观测变量潜在变量潜在变量路径路径相关相关10Table1相关系数矩阵相关系数矩阵nCFACFA可可计算计算模型模型拟合优度指标拟合优度指标，以，以验证验证因子模型是否因子模型是否适合样本资料的相关结构；

适合样本资料的相关结构；

n通过通过CFACFA，可可检查因子结构与可靠度检查因子结构与可靠度（测量信度测量信度）；

nCFACFA可提供信度及效度可提供信度及效度（收敛收敛效度效度与区分与区分效度效度）分析。

分析。

如上例：

相关系数高如上例：

相关系数高，可知，可知测量结果应具有测量结果应具有一致性。

一致性。

XX11XX22XX33YY11YY22XX111.00001.0000XX220.59020.59021.00001.0000XX330.54610.54610.45090.45091.00001.0000YY110.28520.28520.23770.23770.23490.23491.00001.0000YY220.27010.27010.22690.22690.22030.22030.67590.67591.00001.000011（二二）评价）评价信信度与构念度与构念效度效度CFA可以使用可以使用模型拟合优度统计量模型拟合优度统计量（如（如2）与相关拟）与相关拟合优度指标（合优度指标（GFI、AGFI）来衡量变量的信度与）来衡量变量的信度与（reliability）与）与效度效度（validity）。

信度信度：

观测变量与潜变量之间的相关程度观测变量与潜变量之间的相关程度（0.70）效度效度：

可分下列：

可分下列两种两种n收敛收敛效度效度（convergentvalidity）：

对对相同特性相同特性（construct,concept,orresearchvariables）使用不使用不同衡量方法同衡量方法（Likertscale,Stapelscale,orsemanticdifferential），所得，所得结果结果高度高度相关相关。

n区分区分效度效度（discriminantvalidity）：

不同：

不同构念构念（construct）彼此彼此之间确实不相同之间确实不相同。

12nMultitraitmultimethodmatrix（多重特質多重方法多重特質多重方法）1.李克李克特特尺度尺度（Likertscale）：

StronglyGenerallyModeratelyModeratelyGenerallyStronglyAgreeAgreeAgreeDisagreeDisagreeDisagree“Selectioniswide.”______2.语言差异语言差异尺度：

尺度：

ExtremelyQuiteSlightSlightQuiteExremelyWideSelection______LimitedSelection3.史德培尺度：

史德培尺度：

+3_+2_+1_WideSelection-1_-2_-3_132验证性因子分析的基本过程验证性因子分析的基本过程n理论构建理论构建n模型设定模型设定n模型识别模型识别n模型估计模型估计n模型评价模型评价n模型修正模型修正14图图2两因子模型的路径图两因子模型的路径图父母社会经济地位与学生业绩父母社会经济地位与学生业绩1X12x2x3y2y21234512152.1Intuitionn验证性因子分析时应优先采用验证性因子分析时应优先采用“协方差矩阵协方差矩阵”，而非相关系数矩阵，而非相关系数矩阵。

R=1.00001.00000.59020.59021.00001.00000.54610.54610.45090.45091.00001.00000.28520.28520.23770.23770.23490.23491.00001.00000.27010.27010.22690.22690.22030.22030.67590.67591.00001.000016X1=111+122+1X2=211+222+2X3=311+322+3Y1=411+422+4Y2=511+522+5X1=111+1X2=211+2X3=311+3Y1=+422+4Y2=+522+5Corr（1,2）=12,var

（1）=11,var

（2）=22探索性因子分析模型探索性因子分析模型验证性性因子分析模型因子分析模型17CFA模型的尺度不定性模型的尺度不定性（scalingindeterminancy）nVarVar（ii）与）与所有的所有的ijij的的值值不能同不能同时决决定，定，两两者有抵者有抵换关系关系n尺度不定性的尺度不定性的解决解决方法方法:

1.1.令令每个因子的方差为每个因子的方差为11；

2.2.将每个因子与因子载荷在之上的变量间将每个因子与因子载荷在之上的变量间的的值值任任选一个一个，并固定为并固定为1118110210factorloadingsmatrix=310042052factorcorrelationmatrix112211190.59020.22690.23770.45090.2701Y10.28520.5461Y2Y1Y1Y1Y2Y2Y20.23490.22030.67592021模型拟合优度检验模型拟合优度检验H0:

ReducedmodelisindifferentfromfullmodelHa:

twomodelsaresignificantlydifferentSet=0.2对n极为敏感敏感22评价指标评价指标指标指标说明说明2卡方值卡方值2易受易受样样本量大小影本量大小影响响，当样本当样本量较大时，易导致拒绝零假设，量较大时，易导致拒绝零假设，因此因此建议与其它指标同时评价建议与其它指标同时评价。

零假设零假设：

theproposedmodelfitsaswellasaperfectmodel23评价指数评价指数说明说明数值数值（01）RMSEA近似误差近似误差均方根均方根被认为是评价模型拟合被认为是评价模型拟合效果的最具信息标准的效果的最具信息标准的指标。

对模型中自由参指标。

对模型中自由参数的数目敏感，即受模数的数目敏感，即受模型复杂性影响较大。

型复杂性影响较大。

0.10拟合不好拟合不好GFI拟合优度指数拟合优度指数（goodnessoffitindex）不受不受样样本大小本大小影响影响，可可用于用于不同模型不同模型之之间的比较间的比较。

0.95：

goodlevel0.90：

acceptablelevelAGFI调整后拟合优调整后拟合优度指数度指数0.90：

goodlevel0.8