苦恼呀！请高手指点：量表开发验证性因子分析阶段因子的个别效度不够怎么办？

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我在开发一个量表，探索性因子分析阶段进展顺利，但是在重新收集新样本进行验证性因子分析的时候发现有两个因子的区别效度不太好，其他如组成信度、收敛效度、量表总信度都很好，我该如何处理呢？在这个阶段还能删除因子负载不太高（结果表明因子负载都大于0.6）的因子以提高个别因子的AVE值吗？但是这样做即使通过了区别效度的检验，能说明整个量表是有效的吗？毕竟在验证阶段删除了题项呀，不会又要重新进行探索性因子分析吧？苦恼中。。。。。等待高手指引。。。。。

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关键词：验证性因子分析 验证性因子 量表开发 因子分析 高手指点 怎么办 开发

帮顶

我很少看到国内完整的量表开发的论文，很多论文只是借鉴国外的论文，做一下验证性因子分析，但比较严谨的量表开发论文少之又少。有些论文还会编造一下数据，我就发现有些权威期刊上发表的量表论文编造AVE数据的，明眼人一看就知道不对。

楼主在这种时候更需要冷静的思考啊为何那两个因子的区别效度！以下意见仅供参考：

1、关于那两个因子，每个因子中的题项所测的内容是否并非研究者预想地一样，能够在同一个构念(construct)下；亦或者是研究者对题目本身的诠释与被试的理解存在差异？这两点是问卷调查研究方法的主要局限性。

2、对于上述问题，可能需要回到文献理论或已有研究发现，思考你所发展的量表与文献有哪些联系，如相似点与不同之处有哪些？还譬如你原来所选用的题目是否从不同文化背景或年龄或学历或。。。不同领域的样本那“借鉴”来的？

3、即使那两个因子的区别效度“不好”，你还是有话讲啊，这或许是你对相关领域作出的贡献啊，为何一定要追求所有的都要好呢？切记，没有一个研究是完美的啊！

4、另外，这两个因子在你做EFA时，它们解释的相对百分比有多少？若相对其它因子而言，它们的贡献明显的少，那或许你可以考虑删除这两个因子？

5、当你觉得上述问题都不是问题时，你还可以再考虑将因子的门槛值提高至0.7，这是Hair et al.(2006)等人所建议的"ideal"值。再试试，如果还是不行，说明你需要重新考虑上述问题！！

6、另外，你的样本数有多少？你检验并删除了异常值吗？有无使用不同的样本进行EFA与CFA。。。

7、具体其它建议可参考我曾发的一个帖子　https://bbs.pinggu.org/thread-1079218-1-1.html

希望可以帮到你！祝你好运！！

stephen1981 发表于 2012-1-2 14:00
楼主在这种时候更需要冷静的思考啊为何那两个因子的区别效度！以下意见仅供参考：

1、关于那两个因子，每 ...

衷心的感谢您无私的分享和耐心的指点。现将我在分析过程中出现的问题和疑惑向您汇报如下，敬请指点：
1、因子结构是非常清晰的，这一点在探索性因子分析阶段采用300多个大学生样本做出来的。
2、我要开发的量表目前还没有完全相同的，只是借鉴了相关领域的国外论文，语言文字表达也经过了再三斟酌，尽量消除歧义，符合中文的语言表达习惯。
3、我发现那两个因子的区别效度不太好，主要是因为这两个因子和其他因子间的相关系数较大，造成AVE的平方根稍小于相关系数，思考了一下相关系数较大的因子间的关系，确实比较密切。
4、按照我的因子筛选标准，因子数目的确定按以下标准执行：（1）因子特征值(Eigenvalue)大于1；（2）结合陡坡检验（scree test），参考碎石图拐点；（3）因子在旋转前至少解释3％的总变异；（4）每个因子至少包含3个项目；（5）因子易命名。这些这两个因子都是满足的。
5、您所说的因子的门槛值提高到0.7是指因子的测量项目的载荷系数要大于0.7吗？我发现几乎所有的载荷系数都大于0.5，大多数处于0.6几，这也可能是AVE不太高的原因。这是不是意味着在验证性因子分析阶段还需要提出载荷系数不高的题项以提高AVE值？因为删除了题项，即使通过了区别效度的检验和其他必要的验证，那么对于整个量表而言，还能否说这个量表是有效的？这也是我的主要困惑之处。我原来的想法是经过探索性因子分析阶段，删除了很多题项，那么在验证性因子分析阶段，就没有必要再删除题项了，直接检验就可以了。
6、在验证阶段，我采用的是专业调查公司的付费调查，总样本数为365个。异常值的剔除我主要是在探索性因子分析阶段的项目分析中系统的做过，在验证性因子分析阶段就没有再做了，不知道妥不妥当？
7、感觉楼主是这个领域的专家，真诚的希望能在此得到您的指点，感激不尽！我也看过您以前的帖子，受益匪浅，但上述问题还是存在疑惑，期待您的答复。

sunnysnowsz 发表于 2012-1-2 17:07
衷心的感谢您无私的分享和耐心的指点。现将我在分析过程中出现的问题和疑惑向您汇报如下，敬请指点：
1、 ...

几点主要的意见可供参考：
1、若你因子之间的相关比较显著，那或许它与某些因子测的构念是有类似的，那更应该考虑删去该因子吧？
2、你总共有几个因子呢？根据Hair et al(2006)观点，若你大多数因子的那些建构信度与区别效度等都达标，有个别因子的稍低，还是可以接受的啊！
3、另外，也并非一定要采用你所纠结的那个效度指标啊。我读过的一些英文论文有些只强调他们主要根据因子负荷值最小值大于0.5－0.7，以及内部一致性系数＞0.7等来建立其研究的信度与效度。有些论文则只通过报告CFA的结果，如因子负荷（即构念到题目的路径系数）不少于0.5但小于0.95，且每条路径显著（p<.05），无负误差，以及有较好的模型拟合度，就建立了研究的信度与效度了。
4、个人认为，没有一个研究真的可以完美到符合所有的指标，如果有，要么是运气，要么是。。。！我想，只要研究者界定好自己是根据什么标准来建立信度与效度，且该标准亦被同行认可，那就OK啦。
5、最后，再次温馨提示，不要一味地追求提高AVE值来满足某些指标而错过了对文献的深度思考。因为有许多研究都发现，改编他人的量表或借鉴别人的来发展自己的量表总会有许多“意味”发生，而有许多有心的研究者反而据些提出了对领域贡献更大的观点或解释噢！

stephen1981 发表于 2012-1-2 20:17
几点主要的意见可供参考：
1、若你因子之间的相关比较显著，那或许它与某些因子测的构念是有类似的，那更 ...

谢谢您的指点。您说的很有道理，可能我是一个追求完美的人，所以在写论文的时候才会那么痛苦。

1、探索性因子分析总共有6个因子，有两个因子的区别效度不太好，没有达标。我刚刚尝试对模型进行了修正，添加了些限制路径，同时删除了9个负载大于0.5小于0.65的指标，每个因子大概只保留了3个指标，模型的拟合指标都很好，信度和效度都已合适，不知道这样做可行不？这样做的话指标有原来的27个减少为18个，会不会太少？

2、我看过很多国内的论文，稍微正规一点的话，在做验证性因子分析的时候都会报告信度和效度的检验过程，如果按照您刚才说的：有些论文则只通过报告CFA的结果，如因子负荷（即构念到题目的路径系数）不少于0.5但小于0.95，且每条路径显著（p<.05），无负误差，以及有较好的模型拟合度，就建立了研究的信度与效度了。那么我就不会有这样的纠结了。呵呵。

3、请教您我该如何做最好？万分感谢！

sunnysnowsz 发表于 2012-1-2 22:13
谢谢您的指点。您说的很有道理，可能我是一个追求完美的人，所以在写论文的时候才会那么痛苦。

1、探索 ...

从27题到18题似乎多了一点，不过如果平均每个因子删1-2题，这应该是合理的啊。因为你是在开发量表，难免会有这个过程。。。

stephen1981 发表于 2012-1-3 00:48
从27题到18题似乎多了一点，不过如果平均每个因子删1-2题，这应该是合理的啊。因为你是在开发量表，难免会 ...

谢谢你！那么最终的量表应该还是探索性因子分析后产生的量表吧？还是经过了验证性因子分析后精简的量表？我的感觉是验证的还是探索性因子分析的量表，因为我在用别人的量表在做验证的时候也会删除测试项目。不知道我的理解对不对？

我个人的理解如下：
1、若EFA出来的因子结构，在接下来做的CFA中基本符合那些规定的指标，可以选用EFA的结构。
2、若1操作发现有些题目很离谱地不符合指标（如CFA的因子负荷值只有0.2-0.3几，或是大于1之类的，或是路径不显著者），那我会考虑在CFA将其删去。