Konfirmační faktorová analýza (CFA) je statistická technika používaná k ověření faktorové struktury souboru pozorovaných proměnných. CFA umožňuje výzkumníkovi otestovat hypotézu, že existuje vztah mezi pozorovanými proměnnými a jejich základními latentními konstrukty.
Jaký je základní cíl použití konfirmační faktorové analýzy?
Používá se k testování, zda míry konstruktu jsou v souladu s tím, jak výzkumník chápe povahu tohoto konstruktu (nebo faktoru). Cílem konfirmační faktorové analýzy jako takové je testovat, zda data odpovídají předpokládanému modelu měření.
Jaký je účel faktorové analýzy?
Faktorová analýza je výkonná technika redukce dat, která umožňuje výzkumníkům zkoumat koncepty, které nelze snadno přímo měřit. Rozdělením velkého množství proměnných na hrstku srozumitelných základních faktorů vede faktorová analýza ke snadno srozumitelným a použitelným údajům.
Jaké jsou výhody faktorové analýzy?
Výhody faktorové analýzy jsou následující: Identifikace skupin vzájemně souvisejících proměnných, abyste viděli, jak spolu souvisí. Faktorová analýza může být použita k identifikaci skrytých dimenzí nebo konstrukcí, které mohou nebo nemusí být zřejmé z přímé analýzy.
Mám použít průzkumnou nebo konfirmační faktorovou analýzu?
Odřezky faktorových zatížení mohoubýt mnohem nižší pro exploratorní faktorové analýzy. Když vyvíjíte škály, můžete použít průzkumnou faktorovou analýzu k otestování nové škály a poté přejít na k potvrzující faktorové analýze k ověření faktorové struktury v novém vzorku.
