教育心理研究方法4验证性因素分析

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1、第五讲验证性因素分析因素分析的基本思想：是将实测的多个指标，用少数几个潜在的指标（因素）的线性组合来表示。因素分析主要应用在，一、寻求基本结构，简化观测系统；二、对变量或样本进行分类。发展：1904年ChalesSpearman提出因素分析思想，探索性因素分析（EFA）获得巨大发展和运用；1966年，Bock和Bargmann最早提出了“验证性因素分析模型”。近2、30年来，验证性因素分析（CFA）逐渐成为因素分析研究的主要方向和重要内容。验证性因素分析是对已有的理论模型与数据拟合程度的一种验证。区别：CFA是在EFA的基础上发展起来的，EFA带有一种不确定性（因素数量、因素间

2、关系未知，因素负荷、因素相关和唯一方差待估）；CFA更符合科学研究假设——修正——验证的基本过程（可以根据已有知识或研究，假设因素的数量和关系，从而减少待估量，并可以对假设的模型进行验证）。验证性因素分析的基本假设1.公共因素之间可以相关也可以无关；2.观测变量可以只受某一个或几个公共因素的影响而不必受所有公共因素的影响；3.特殊因素之间可以有关，还可以出现不存在误差因素的观测变量；4.公共因素和特殊因素之间相互独立100名学生在9个不同学科间的相关系数主要的功能进行效度的验证。利用一组题目与心理概念间关系的讨论，研究者得以提出测量的证据，探讨潜在特质的因素结构与存在的形式，建

3、立量表的结构效度。简化测量的内容。研究者可以根据每一个因素的主要概念，选用最具有代表性的题目来测量特质，以最少的题项，进行最直接恰当的测量，减少被试作答时间，减少疲劳效果与填答抗拒。用来协助测验编制，进行项目分析，检验试题的优劣好坏。因素与共变结构概念或「因素」（factor）隐含在许多现实可观察的事物背后，虽然难以直接测量，但是可以从复杂的外在现象中计算、估计、或抽取得到。其数学原理是共变（covariance）的抽取。而受到同一个概念影响的测量分数，共同相关的部份，就是概念所在的部份。概念则是由被称为「因素」的共同相关的部份的得分来表示。验证性因素分析中评价模型与数据拟合程

4、度时常用的拟合指标(1)χ²(chi-square)检验。这一指标容易受样本容量的影响，样本量大时，χ²容易达到显著水平，几乎拒绝所有拟合较好的模型。一般用χ²/df作为替代性检验指数。χ²/df＜3表示模型整体拟合度较好，χ²/df＜5表示模型整体可以接受，χ²/df＞10表示整体模型非常差。（2）RMSEA。若RMSEA取值小于等于0.05，表示数据与定义模型拟合较好；RMSEA取值小于等于0.08时，表示模型与数据的拟合程度可以接受。(3)其他拟合指数。常用的有“拟合良好性指标”(goodnessoffitindex，简称GFI)、“调整拟合良好性指标”(adjusted

5、goodnessoffitindex，简称AGFI)、“常规拟合指标”(normaloffitindex，简称NFI)、“非常规拟合指标”(non-normaloffitindex，简称NNFI)、“比较拟合指标”(comparativefitindex，简称CFI)、“标准化残差均方根”(standardizedrootmeansquareresidual，简称SRMR)、“省俭性指标”(parsimonynormedfitindex，简称PNFI)。这几种拟合指数的值在0和1之间，除SRMR是愈接近0愈好外，其它指数均为愈接近1愈好，愈接近1表示理论模型愈能说明原始数据间的

6、关系，模型的拟合度愈好。虽然有许多指标可用来检验模型的优劣，但没有一个指标可以作为完全确定的标准，因此Bollen（1989）建议最好慎重地报告多项测量结果，而不要只依赖于哪一种选择。在许多模型需要检验和比较时，尤其是这样验证性因素分析（CFA）常用软件：Amos、Liserl。CFA的一般步骤：1.模型定义，2.模型识别，3.参数估计，4.模型评价，5.模型修正。验证性因素分析的复杂模型和应用（一）验证性因素分析在测量上的应用1.构想效度和项目信度；2.多特质多方法；3.层次实证性因素分析。（二）高阶因素分析（三）多样本比较（四）均数差异检验结构方程建模和分析步骤验证模型与产

7、生模型纯粹验证（strictlyconfirmatory，SC）心目中只有一个模型这类分析不多，无论接受还是拒绝，仍希望有更佳的选择选择模型（alternativemodels，AM）从拟合的优劣，决定那个模型最为可取但我们仍常做一些轻微修改，成为MG类的分析产生模型（modelgenerating，MG)先提出一个或多个基本模型基于理论或数据，找出模型中拟合欠佳的部份修改模型，通过同一或其他样本，检查修正模型的拟合程度，目的在于产生一个最佳模型结构方程分析步骤模型建构（modelspeci