验证性因素分析数据太差怎么办？

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由于样本人群特殊，只有71个样本，进行的验证性因素分析结果如下：

求高手指点，怎么将其进行适当的修订使模型的指标都达标准

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关键词：验证性因素分析 因素分析 验证性 怎么办 高手指点 怎么办

针对你这种情况，根据我对你提供的一点点信息的理解，可以考虑以下方法：
第一，删除一些factor loading比较低的item.
第二，进行item parceling，在本版块搜索item parceling应该有我回复的怎么进行的说明
第三，再不行，还是用PLS吧，适合小样本数据的处理。SMARTPLS简单易学，也好用。

jialin3105 发表于 2012-10-28 12:32
针对你这种情况，根据我对你提供的一点点信息的理解，可以考虑以下方法：
第一，删除一些factor loading比 ...

怎么打包呢？我没做过，感觉很抽象啊，可能我的理解有错误，是不是就是把上面的五个维度的20个题目重新打乱之后再进行模型重建呢？

wangdong86 发表于 2012-10-28 20:43
怎么打包呢？我没做过，感觉很抽象啊，可能我的理解有错误，是不是就是把上面的五个维度的20个题目重新打 ...

譬如你用A41，,45,47测量责备归因，那么把这三个题目的对应数据取平均值，然后作为一个问题来衡量责备归因，这就叫打包

jialin3105 发表于 2012-10-28 22:18
譬如你用A41，,45,47测量责备归因，那么把这三个题目的对应数据取平均值，然后作为一个问题来衡量责备归因 ...

那建模的时候就用这一个平均数来衡量？比如说责备归因原先由三个题目构成，打包后就成为一个题目构成了，对不？

jialin3105 发表于 2012-10-28 22:18
譬如你用A41，,45,47测量责备归因，那么把这三个题目的对应数据取平均值，然后作为一个问题来衡量责备归因 ...

那样的话，这个维度原先三个题目现在不是变成一个题目了啊？那样的话责备归因维度就只有一个指标了，模型可以验证吗？我一直以为一个维度最少要两个以上的指标才可以呢，我对这个都不太懂，还请多指教一下

jialin3105 发表于 2012-10-28 12:32
针对你这种情况，根据我对你提供的一点点信息的理解，可以考虑以下方法：
第一，删除一些factor loading比 ...

1.同意第一点,将负荷量较低的先删除,再用修正指标,找出残差相关较高的值删除即可改善配适度
2.item parcel的方法不能同意,因为版主的cfa只有一阶,再parcel就变为观察变量了
3.pls也不能同意,pls只能做回归模型,cfa是无法执行的

quasimaster 发表于 2012-10-29 15:44
1.同意第一点,将负荷量较低的先删除,再用修正指标,找出残差相关较高的值删除即可改善配适度
2.item parc ...

那我应该怎么办呢？按照正常的话要200份以上，但是样本就是很少没办法了，所以我感觉做出来的数据都不可靠....

样本群体比较特殊
意思是比较少,还是比较难搜集
如果是比较少,仍可以采用bootstrap的方式来弥补

quasimaster 发表于 2012-10-30 10:10
样本群体比较特殊
意思是比较少,还是比较难搜集
如果是比较少,仍可以采用bootstrap的方式来弥补

比较少，到现在量表的预测样本才是71个，你说的这个bootstrap我也没怎么接触过，我应该怎么做呢？求指教啊，愁死啦都