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雷达卡
在使用新收集的数据修订（改写）一份已有量表时，发现了一些情况。请教一下各位大侠，下述程序的使用是否合理？
第一步：先根据量表开发者提供的因素结构，用全部样本进行CFA。结果：在开发者设定的因素结构下，各项拟合指标均不理想。
第二步：由上一步CFA的结果推断，原因素结构不适合现有样本。遂将样本随机分半（分半后的样本足够大），形成两个子样本。用其中一个子样本进行EFA，探索新的因素结构。
第三步：根据EFA的结果删减题项（因为毕竟是改写原有量表，故并未增加题项，而只是将各项指标不理想的题项删除），纯化量表。
第四步：利用另外一个子样本，将经过上一步纯化后的量表提交CFA检验，继续删减不理想的题项后，得到较佳的拟合指标。
第五步：用上一步中最终形成的量表施测，将施测结果用于相关的后续研究。
让本菜鸟心虚的是，在相关文献中并未见到有作者报告如上从一至五的步骤——我看到的文献中，要不就是做完第一步，发现原有的因素结构拟合良好，就直接拿来用了，但我的样本中拟合并不好，所以没法直接使用。要不就是不做第一步，直接从第二部开始探索新的因素结构，但我想既然用的是成熟量表，还是应该先进行CFA，所以就做了第一步。但是，心里总归不是特别有数，所以过来问一下各位，这样的步骤是否符合规范？或者，有谁见过使用类似步骤的文献么？多谢啦！
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