采用他人自编问卷，验证性因素分析时，用原来的维度进行建模还是自己因素分子有的建模

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

从来没接触过Amos，最近为了论文开始接触到。采用了一个研究生的自编问卷来进行调查的，检验的信效度都是好的，因子分析显示是可以做因子分子的。原来的这个问卷没有进行验证性因素分析，现在我想做一下验证性因素分析，但是不知道怎么建模。因为我自己做的因子分析提取6个维度（原来也是6个维度），题项和原来不一样了。所以，我很迷茫，不知道接下来的验证性因素分析怎么做，自己摸索了两天了，还是很晕，希望有高手可以给我指点迷津，不慎感激。

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏4 回帖

关键词：验证性因素分析 因素分析 验证性 因子分析 指点迷津 建模 还是

接上，我用了自己因素分析时的维度进行了验证性因素分子，并根据MI值进行了修正，数据如下。

                            X2/df        GFI        AGFI        CFI        NFI        RMSEA

模型修订前         4.608        0.804        0.772        0.870        0.840        0.075
修正后模型                3.187        0.869        0.841        0.925        0.894        0.058

是否可认为理论模型与数据拟合较好，结构效度较好？？

来个大虾指导下呗，我最近做梦都是在整数据，焦虑啊！

qingningweiyang 发表于 2013-4-1 13:43
接上，我用了自己因素分析时的维度进行了验证性因素分子，并根据MI值进行了修正，数据如下。

                  ...

没有达标的拟合度指标：X2/df<2.00, GFI>0.90, AGFI>0.90, NFI>0.90
达标的拟合度指标：CFI>0.90, RMSEA<0.08

请汇报卡方值及其显著性水平，未达显著性水平（即p>0.05）为通过拟合度检验。这个检验比较重要。

仅从已汇报的指标来看，结果尚可。

timothyjshi 发表于 2013-4-1 14:16
没有达标的拟合度指标：X2/df0.90, AGFI>0.90, NFI>0.90
达标的拟合度指标：CFI>0.90, RMSEA0.05）为通过 ...

谢谢，卡方值和显著性数据为：Chi-square = 1561.764 ，Degrees of freedom = 490 ，Probability level = .000

qingningweiyang 发表于 2013-4-1 14:22
谢谢，卡方值和显著性数据为：Chi-square = 1561.764 ，Degrees of freedom = 490 ，Probability level = ...

卡方值的检验没有通过，这是个坏消息。

结构方程模型与一般回归的统计检验不同，不显著（也就是probability level>0.05），说明不能拒绝原假设，反而表明模型拟合效果好。这是因为，结构方程模型的卡方检验的原假设，是说模型的方差协方差结构同原始数据 的方差协方差结构相同。

可以在本版搜一下吴明隆编著的结构方程模型的书，有免费下载的。看一看关于模型拟合度的那一章，就能明白。

谢谢，我会找来看看。不过还想再问下，我看到一些研究生论文中卡方值是显著的，但卡方和自由度比值小于5，看其他指标符合，仍认为拟合较好，结构效度是好的，我又迷惑了，不知道我的数据要怎么处理了。

timothyjshi 发表于 2013-4-1 15:18
卡方值的检验没有通过，这是个坏消息。

结构方程模型与一般回归的统计检验不同，不显著（也就是probab ...

我在本论坛也看了其他的一些帖子，有说样本量超过500，可以不用看卡方值，看其他指标的，我的样本量有644，我想我保守一点来解释自己的这个模型结合是符合的，谢谢你。你推荐的书，我下了，在看，再次感谢你的帮忙。

这个拟合实在是很差了。只有一个数据在0.9以上。我们不能一而再，再而三的去放松这个标准。研究方法方面的文献说的是0.95以上，那就得卡着这个标准。国内的一些作者在文章中说自己拟合较差的结果仍然描述成可以接受，让大家对这个拟合标准越来越放松了，也是很不负责任的做法。其实，即便就是0.95以上，都不能说拟合的就一定很好。还要综合考虑好多其他因素。即便拟合好，也只能说明是当前样本拟合好，不能说明你的模型就能适用与整个population。这个事情要越来越引起重视了，各位同仁切勿模糊了自己。

我还看到有些不错的文献上也提到只要那些指数在0.8以上就可以接受（钱铭怡，章晓云，黄峥，张智丰，聂晶. 大学生网络关系依赖倾向量表（IRDI）的初步编制[J]. 北京大学学报（自然科学版），2006），但吴的那本书上都说是在0.9以上，也迷茫了。不过如果使用他人自编的问卷，我看有些文献进行了验证性因素分析，有些反而没有，对于要不要进行实在也很迷茫，不知道标准在哪里。希望高手能够解答。