验证性因素分析数据太差怎么办？

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

bootstrap怎么操作呢？有什么教程可以推荐一下吗？

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

我看了一下，就是在分析属性中有Bootstrap的设置，但是具体的操作步骤怎么进行？就是在Bootstrap输出结果中修改模型？

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 ...

基于我对他给出信息的自己揣测：
第一点，他给出来的图形只是一个CFA，不代表他不进行这些变量之间关系验证（即structural model）。
第二点，如果他要进行这些变量关系之间的验证，而不是光看看CFA，item parceling可以使用
第三点，PLS只能做回归模型？请找一个用pls发表的比较好档次的文章看一下，是不是有measurement model一部分，要知道CFA就是measurement model，pls会直接给出判断指标。

jialin3105 发表于 2012-11-1 00:29
基于我对他给出信息的自己揣测：
第一点，他给出来的图形只是一个CFA，不代表他不进行这些变量之间关系验 ...

ITEM PARCEL适用于
1.将二阶降为一阶,可以让模型精简
2.一阶构面的题目较多,可以PARCEL成较少的题目,可以增差残差独立性
3.PARCEL可以增加样本与题目之间的比值
如果PARCEL成观察变量,那就跟SPSS没什么两样了
另外,PLS是无法画成CFA(如版主的图形),不知您是用那一套PLS的软体
可以这样画,至少SMARTPLS是不行
SMRATPLS一定要在SEM架构面,才能执行
它当然会跑出各构面的CFA来
但PLS不像LISREL或AMOS可以单独执行CFA
因为这样不符合PLS的正定条件

quasimaster 发表于 2012-11-2 08:02
ITEM PARCEL适用于
1.将二阶降为一阶,可以让模型精简
2.一阶构面的题目较多,可以PARCEL成较少的题目,可 ...

刚好最近一直用pls，说过了CFA即使是在amos中也被称为measurement model，pls是可以做的，只是不想amos一样。你错了，spss不能控制变量的方差，但是用了parceling最大的区别是，可以再amos中限定item parceling之后那个新item的方差。不是必须画出cfa那样的才能验证cfa的。还是那句话，找个你专业国际期刊，搜索一下pls是不是提供了measurement model的验证，以及怎么验证再说吧

jialin3105 发表于 2012-11-2 09:13
刚好最近一直用pls，说过了CFA即使是在amos中也被称为measurement model，pls是可以做的，只是不想amos一 ...

你大概没有看懂我的意思
我不是说pls不能执行测量模型
而是pls不能像amos或lisrel只跑cfa
pls一定要在sem的recursive model下才能分析cfa
因为amos,lisrel等是全讯息分析法
而pls是有限讯息分析法
在pls的sem分析中,会先执行自己的cfa
尔后再执行sem的分析
所以,pls分析后,会看到cfa的结果
ITEM PARCEL后可以设定观察变量的方差
这点是肯定
这也是sem比一般spss好的地方
不过设定方差主要是为了决定信度
在amos,lisrel可以设定方差
到了mplus就不需要了
mplus可以直接设定信度
毋需设定方差来决定信度
这个方法用于样本不足的时后
是很好的解决之法

验证性因子分析CFA拟合不达标解决办法：（可使用网页版SPSSAU进行操作）
第一步：使用探索性因子分析（进阶方法->因子分析；或者问卷研究->效度分析）查看数据情况，对应关系情况如何等，并且删除掉对应关系与预期不符合的项；直至使用探索性因子分析进行效度验证时，完全问题为止；如果使用探索性因子分析进行效度验证，无论如何均不达标时，那肯定地验证性因子分析不会达标（原因是验证性因子分析对数据质量要求更高）；第二步：基本第一步的结论基本上，再进行验证性因子分析。