探索性因子分析结果不理想

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本人在参考文献梳理基础上增加了一个维度，变成五个维度，而已有研究常用维度是四个。五个维度共30个测量项目，做探索性因子分析，提取公因子为四个，且有些测量指标跑到另外的维度去了，该怎么办啊，是什么原因导致的，我可以不做EFA,，直接做CFA吗。如果必须要做，我该怎处理啊。急求高人指点
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关键词：探索性因子分析 因子分析 探索性 是什么原因 求高人指点 参考文献 测量 项目

先探索后验证，这样肯定更严谨。对于自己加进去的项目，如果不理想的话可以逐一剔除，看结果是否向着预期的方向改善。可以用CFA看看结果是不是理想，毕竟CFA是理论导向的，可以直接检验关于因子结构的假设。

bfzldh 发表于 2016-1-6 16:40
先探索后验证，这样肯定更严谨。对于自己加进去的项目，如果不理想的话可以逐一剔除，看结果是否向着预期的 ...

关键是不仅自己加进去的项目有些有问题，因为载荷过低或者在不同因子上载荷都超过0.4，关键有些已有的维度相关测量项目（这些测量项目来源于研究文献）他们有些载荷过低，有些竟然跑到别的维度上去了，这个是探索性因子分析结果。如果我不做探索性，验证性因子分析拟合指标还是可以的，就是有一个维度ave值低了点，才0.4.我现在关于探索性因子分析结果该怎样弄啊，真捉急。

arki 发表于 2016-1-6 20:38
关键是不仅自己加进去的项目有些有问题，因为载荷过低或者在不同因子上载荷都超过0.4，关键有些已有的维度 ...

个人意见：能剔除的就剔除；可以尝试固定抽取因子数目为5；仍然不理想，就舍弃EFA，直接用CFA.

探索性因子分析只能得出一个模型，但一个数据可能会匹配多个模型，因此可以用EFA的结果以及你的理论假设模型两个来做CFA竞争模型分析，看哪个拟合度更好。

南南数据 发表于 2016-1-6 23:06
探索性因子分析只能得出一个模型，但一个数据可能会匹配多个模型，因此可以用EFA的结果以及你的理论假设模型 ...

好主意！不过还有个难点请教下：
在理论模型中比如测量指标a隶属于维度1，但是在探索性因子分析中指标a跑到了维度2去，如果指标a因子载荷过低或者在几个维度上都载荷超过0.4，我删掉就行了，关键是它跑到其他维度去了，和理论上的已有研究文献不一样，这个我该咋处理？

bfzldh 发表于 2016-1-6 22:12
个人意见：能剔除的就剔除；可以尝试固定抽取因子数目为5；仍然不理想，就舍弃EFA，直接用CFA.

尝试固定抽取因子数目为5，这个可以吗?是否有点太假了，有没有什么相关文献或书提到这个做法啊

arki 发表于 2016-1-7 11:56
尝试固定抽取因子数目为5，这个可以吗?是否有点太假了，有没有什么相关文献或书提到这个做法啊

存在即合理。spss提供这功能就是让人用的。

bfzldh 发表于 2016-1-7 19:01
存在即合理。spss提供这功能就是让人用的。

thanks

arki 发表于 2016-1-7 11:55
好主意！不过还有个难点请教下：
在理论模型中比如测量指标a隶属于维度1，但是在探索性因子分析中指标a跑 ...

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