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第5讲-验证性因素分析
第5讲 验证性因素分析
王孟成 中南大学
Email:wmcheng2006@126.com
Blog: /u/2142257021
验证性因素分析概述
• 验证性因素分析(Confirmatory factor
analysis, CFA)是结构方程模型的重要组成部
分,主要处理观测指标与潜变量之间的关
系,也被称作测量模型(Measurement
Model )。
• 在CFA 中,指标与因子之间的关系是明确的。
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CFA的用途
• 检验量表或测验的结构效度(e.g., 王孟成, 戴晓阳,
万娟, 2009) 。
• 检验方法学效应(e.g., 王孟成, 蔡炳光, 吴艳, 戴晓
阳, 2010 )。
• 检验测量不变性 ( Wang, Elhai, Dai, Yao, 2012) 。
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CFA vs.EFA
• 外显变量与潜在因子之间的关系是事先确
定的还是事后推定.
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CFA vs.EFA
• CFA与EFA相比有如下优点(Bollen 1989):
• 第一,更简约。
• 第二,为检验测验/量表跨群体或时间不变
性提供可能。
• 第三,用于比较不同的理论模型。
• 第四,方法效应(Method Effects)。
• 第五,其他优点。
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CFA分析流程
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模型设定 Model Specification
• 即模型表达指模型涉及变量、变量之间关
系、模型参数等的设定。根据过往研究结
果或依据理论,确定因子个数及条目与因
子间的隶属关系。
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模型识别
• 标准的CFA模型识别规则:
• a· 指定测量单位。在CFA 中每个因子都需要指定测量单
位,否则不可识别。指定单位的方法有两种,一种是设
定一个指标的负荷为1,另一种是设定因子方差为1。
• b· t法则:t ≤ p(p+1)/2 t 为自由参数的个数,p为指标的
个数。
• c· 三指标法则:每个因子至少3个指标;每个因子只在
一个指标上有负荷;误差不相关。
• d· 两指标法则:多于一个因子;每个因子至少2个指标;
每个因子只在一个指标上有负荷(指标不跨负荷);每
个因子都有与之相关的因子;误差不相关。单个因子,
2个指标负荷限定相等;误差不相关。
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• e· 单指标法则:因子由单个指标测量需满足下列条件
之一:
• (1)指标误差方差固定为0或其他值(如,1 -信度×指
标方差)
• (2)或在结构模型中存在额外的工具变量(Instrumental
Variable),并且指标误差与工具变量的误差不相关。
• 简单结构,每个条目只在一个因子上有负荷,误差不
相关。
• 目前常用的两种指定测量单位的方法,在多数情况下
产生相同的拟合和参数估计,但有时会产生不同的标
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