【量表因素分析】SPSS做完EFA，需要AMOS做CFA。

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求高人指点迷津~~~~~~~~~~~
【背景】我在量表编制过程根据相关文献整理了理论框架，根据理论框架编制量表题项，经过预测的项目分析和信度分析后，剩余84题，五个维度。正式施测收集有效数据417份，着手一份为二做EFA和CFA。
【问题1】由于把所有题项都纳入SPSS做探索性因素分析，结果特征值>1的成分有32个；如果抽取5个成分，贡献率又太低。所以，根据吴明隆老师的《问卷统计分析实务》中介绍的采用了变通的方法，也就是采用分层面的因素分析。因为分层面时如果限定抽取一个成分，贡献率比较低，所以我也自己灵活了一下，多探索了几次，删除一些题项【这种方法可行吗】。最终，剩余49题，我的分层面因素分析结果如下：

---

                  A层面                              B层面                              C层面                               D层面                           E层面KMO           0.681                              0.810                             0.722                                0.577                            0.590
贡献率       43.7%                            47.7%                             49.1%                              41.9%                           46.7%
剩余题项    9                                   8                                      13                                    10                                  9     
【问题2】探索性因素分析采用分层面进行，对应的验证性因素分析也是需要5个层面分别进行对吗？
【问题3】假设2成立，我在跑AMOS时，在Notes for Group/Model 时提示“This solution is not admissible”;Notes for Model时，提示“。。。covariance matrix is not positive definite”这是什么情况？改如何解决？

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关键词：amos SPSS 因素分析 EFA CFA 统计 项目

【问题1】基本一可行。
【问题2】CFA 可一個一個潛變量做，也可以五個潛變量一起做。一起做的好處是五個潛變量的相關係數可以一起估計。
【问题3】“This solution is not admissible”;Notes for Model时，提示“。。。covariance matrix is not positive definite”, 表示你的數據本身有問題, 常見的非正定是遺漏值或誤植的值(打錯格, 3,5 變成35, 又有遺漏, 又有誤植) 簡單的做一個次數分配表就可以看出來

nlinyn 发表于 2014-3-5 12:19
【问题1】基本一可行。
【问题2】CFA 可一個一個潛變量做，也可以五個潛變量一起做。一起做的好處是五個潛 ...

感谢你的指导，后来我换一种思路重新进行了EFA，结果比较好一些。
现在CFA出现新的问题：
1、非正定矩阵又出现了，已经检查数据没有遗漏值，由于缺失值替换会出现有小数的值，这个应该不算异常值吧？因为做了其它的验证，有小数的值没有出现这个情况。
2、二阶验证性因素分析需要先验证一阶，然后再验证二阶吗？还是我直接可以进行二阶CFA？
3、关于二阶CFA的前提，通过EFA探索出一阶5因素二阶2因素模型，看到有人提到进行二阶CFA的前提是每一个二阶因子下边必须有3个一阶因素是吗？
多谢了~~~

1、非正定矩阵又出现了。 除了遺漏值外, 還有共線性問題要考慮。
2、二阶验证性因素分析需要先验证一阶，然后再验证二阶吗？先做一階以去除不利的題項, 再做二階較佳.
3、关于二阶CFA的前提，通过EFA探索出一阶5因素二阶2因素模型，看到有人提到进行二阶CFA的前提是每一个二阶因子下边必须有3个一阶因素是吗？重點是有無理論支持, 數據只是數據, 當然, 一階因子較多時結果可能較穩定, 但卡方值也必然昇高。

nlinyn 发表于 2014-3-18 09:31
1、非正定矩阵又出现了。 除了遺漏值外, 還有共線性問題要考慮。
2、二阶验证性因素分析需要先验证一阶，然 ...

先谢谢您~
1、共线性问题可以如何筛查？筛查后有什么方式改变吗？
2、我的量表有2个分量表，分量表1做EFA时探索出四个因子，分量表2探索出5个因子。分别作两个分量表的相关发现，有一些相关差异显著，相关系数值0.046~0.391之间，于是进行二阶EFA。结果是分量表1探索出二阶1因子，分量表2探索出二阶二因子（第一个二阶因子包含2个一阶因子，第二个二阶因子包含3个一阶因子）。您
提到先做一阶剔除部分题项，剔除的原则是CR值差异不显著是吗？
3、在2中提到“二阶1因子”和，到目前为止还没看到二阶只有一个因子的文献，是否有必要做二阶EFA和CFA呢？还是我直接拿一阶的4个或者4个因子做一阶CFA？？

共線性可利用迴歸分析看一下
態度量表的基本是個人對事物的態度, 因子間有相關性很正常, 你的問題與大多數的同學一樣, EFA原始的目的是用在一開始發展量表時, 從訪談中總結出一大堆的題項, 不知這些題項的內涵, 於是利用EFA方式找出少數可以總結出的因子並為之命名. 問題是. 目前大多數的量表題項來自其它論文, 所以EFA在研究中的權重相對較低, 而CFA的重點是利用數據資料證驗理論模型, 所以不要浪費太多時間檢驗EFA結果, 只要依你的理論進行即可

nlinyn 发表于 2014-3-19 07:26
共線性可利用迴歸分析看一下
態度量表的基本是個人對事物的態度, 因子間有相關性很正常, 你的問題與大多數 ...

嗯，您提到到的不能只看数据，主要还是结合理论这一点我明白并且认可。
现在的操作是根据CFA的“Notes for Model,Estimates,Model Fit”3个部分（尤其是CR值）来删除题项修正理论模型，这样可行么？
我在考虑删除题项后，是否需要重新做EFA，因为可能结构会变化。。。
还有，共线性问题，即，非正定矩阵的出现会影响我结果的汇报么。还是需要先调整它？

感觉最近学习思考了很多，也感谢您的分享和指导^_^

EFA做初步分析即可, 後續的檢驗全部用CFA模式做, 題項如果没有重大的使用理由, Factor Loading 最好取0.7以上, 其它的路徑等係數依理論檢討
非正定的矩陣必須先處理, 不然AMOS或LISREL都無法執行(有時特定與其它題項高相關的題目刪除即可去除共線問題, 要花點時間找出問題所在, 最常見的是數據輸入時打錯, 如4,5, 打成45, 這可以從數據分配表簡單的找出來)

nlinyn 发表于 2014-3-19 10:59
EFA做初步分析即可, 後續的檢驗全部用CFA模式做, 題項如果没有重大的使用理由, Factor Loading 最好取0.7以 ...

【1】依据理论结构，如果取Factor Loading>0.7，所剩题项较少，所以暂时先保留这些题项。
【2】刚刚处理了一个分量表的非正定矩阵方法：通过EFA探索出5个因子，每一个因子分别做CFA（这个是您之前提示可以通过这个方法删除题项），发现有一个因子的部分题项再CR上不显著，同时，结合理论结构（因为EFA处理的因子对应题项和我理论结构不一致）和题项句子意思，逐步删除不属于原先理论结构但在这个因子下的题项，发现非正定矩阵问题解决了。我想参考着解决另外一个分量表的非正定矩阵问题，但是看不出来，因为另一个分量表的CR值都显著。
【3】新的疑问：根据【2】的方法解决了一个分量表的非正定矩阵问题，产生了新的问题----保留题项问题。逐步删除题项后，拟合度有了一点提高，我是应该把题项删除到使得题项再理论结构和EFA因子对应呢？还是防止EFA探索的结构不稳定，题项不要删除太多，而只要看拟合度合适就可以？其实也涉及到一个问题，那就是每个维度下剩余题项的数目，有看到材料说是3~6题是吗？
非常感谢~~~~

nlinyn 发表于 2014-3-19 10:59
EFA做初步分析即可, 後續的檢驗全部用CFA模式做, 題項如果没有重大的使用理由, Factor Loading 最好取0.7以 ...

因子F1~F4的之间的相关系数矩阵、协方差矩阵（非正定）和CFA模型分别如下，实在没找出到底哪里非正定了？？