確認的因子分析と探索的因子分析の違いは何ですか？
質問者：Zhifeng Vladimirova |最終更新日：2020年3月18日
カテゴリ：科学物理学
探索的因子分析（EFA）は、相互に関連する測定値を整然と単純化したものとして説明できます。 EFAを実行することにより、基礎となる因子構造が特定されます。確認的因子分析（ CFA ）は、観測された変数のセットの因子構造を検証するために使用される統計手法です。
その中で、探索的因子分析と確認的因子分析の違いは何ですか？探索的因子分析は、データ内の潜在変数、通常は多くの変数を持つデータセットを見つけるための方法です。確認的因子分析は、データ内の特定の構造が正しいことを確認する方法です。多くの場合、理論に基づいて仮説モデルがあり、それを確認したいと考えています。
さらに、SPSSで確認的因子分析を行うことはできますか？ SPSSは、確証的因子分析が含まれていませんが、興味のある方は、AMOSを見てみることができます。
同様に、確認的因子分析は何をするのでしょうか？
統計では、確認的因子分析（ CFA ）は、社会調査で最も一般的に使用される特殊な形式の因子分析です。これは、構成の測定値が、その構成（または因子）の性質に関する研究者の理解と一致しているかどうかをテストするために使用されます。
確認的因子分析PDFとは何ですか？
確認的因子分析（ CFA ）は、制限付き因子分析、構造的因子分析、または測定モデルとも呼ばれ、通常、演繹モードで使用され、スコアのセット間の共通性の原因となる測定されていない変動の原因に関する仮説をテストします。
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確認的因子分析をどのように行いますか？
少なくとも3つの指標を持つCFAモデルの各要素を識別するには、次の2つのオプションがあります。
- 各因子の分散を1に設定します（分散標準化方法）
- 各因子の最初の負荷を1に設定します（マーカー方式）
何種類の要因がありますか？
3種類
因子分析はどのように機能しますか？
因子分析。因子分析は、多数の変数を少数の因子に減らすために使用される手法です。この手法は、すべての変数から最大の共通分散を抽出し、それらを共通スコアに入れます。すべての変数のインデックスとして、このスコアをさらに分析するために使用できます。
因子分析で因子の数をどのように見つけますか？
因子の数の決定。前述のように、因子分析の主な目的の1つは、パラメーターの数を減らすことです。元のモデルのパラメーターの数は、共分散行列の一意の要素の数と同じです。対称性が与えられると、C（k、2）= k（k + 1）/ 2のそのような要素があります。
構造方程式モデリングは何に使用されますか？
構造方程式モデリングは、構造関係を分析するために使用される多変量統計分析手法です。この手法は、因子分析と重回帰分析を組み合わせたものであり、測定された変数と潜在構造の間の構造的関係を分析するために使用されます。
主成分分析とはどういう意味ですか？
主成分分析（ PCA ）は、いくつかの（おそらく）相関変数を主成分と呼ばれる（より少ない）数の無相関変数に変換する数学的手順です。主成分分析は、因子分析と呼ばれる別の多変量手順に似ています。
因子負荷とは何ですか？
因子負荷は、観測された変数と潜在共通因子の間の相関係数です。因子負荷は、標準化された回帰係数または回帰の重みとして表示することもできます。行列の行数は、観測された変数の行数と、共通因子の列数に等しくなります。
因子分析の種類は何ですか？
因子分析には、探索的分析と確認的分析の2種類があります。探索的因子分析（EFA）は、一連の観測変数の基礎となる構造を探索する方法であり、スケール開発プロセスの重要なステップです。
因子分析は妥当性を測定しますか？
構成の妥当性を調査するために一般的に使用される方法（24-25）は、確認的因子分析（CFA）です。 EFAと同様に、CFAは、データ内の共通性に基づいて、観測された変数の総数を潜在因子に減らすために研究者が使用できるツールです。
因子分析は定量的ですか、それとも定性的ですか？
統計では、混合データ（FAMD）、または混合データの要因分析の因子分析は、個人のグループは量的および質的変数の両方によって記述されたデータテーブルに専念階乗方法があります。
因子分析における固有値の意味は何ですか？
すべての因子分析には、変数と同じ数の因子があります。固有値は、因子が説明する観測変数の分散の量の尺度です。固有値が1以上の因子は、単一の観測変数よりも分散が大きいことを説明します。
良いRmsea値は何ですか？
90年代初頭まで、0.05から0.10の範囲のRMSEAは公正な適合を示し、0.10を超える値は適合が不十分であることを示していました（MacCallum et al、1996）。次に、 0.08〜0.10のRMSEAは平凡な適合を提供し、0.08未満は良好な適合を示すと考えられました（MacCallum et al、1996）。
CFIをどのように読みますか？
比較適合指数（ CFI ）
インデックスが1より大きい場合は1に設定され、0より小さい場合は0に設定されます。これは、以前の増分インデックスとして解釈されます。 CFIが1未満の場合、 CFIは常にTLIより大きくなります。 CFIは、推定されたパラメータごとに1のペナルティを支払います。 Rmseaはどういう意味ですか？
近似の二乗平均平方根誤差
統計におけるCFIとは何ですか？
stats （インデックス）はCFIとTLIを報告します。これは、1に近い値が適切であることを示す2つのインデックスです。 CFIは、比較適合指数の略です。統計（残差）は、標準化された二乗平均平方根残差（SRMR）と決定係数（CD）を報告します。完全な適合は、0のSRMRに対応します。
因子分析にはいくつの因子が必要ですか？
最初の3つの要因が一緒になって、元の10個の変数の変動の大部分を説明している場合、これらの要因は明らかに、10個の変数すべての優れた単純な代替物です。あなたは、元の変動の多くを失うことなく、残りの部分をドロップすることができます。
KMOとバートレットの検定とは何ですか？
KMOとバートレットの検定。この表は、構造検出に対するデータの適合性を示す2つのテストを示しています。サンプリングの妥当性のKaiser-Meyer-Olkinメジャーは、基礎となる要因によって引き起こされる可能性のある変数の分散の割合を示す統計です。