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观测变量在对应潜变量上的因子载荷为负数，为什么？

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书生

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电梯直达

楼主

发表于 2012-6-11 10:37:36 |只看该作者 |倒序浏览

本人最近做了一个验证性因素分析，共6个观测变量（Item），两个潜变量（latent varible），前三个观测变量对应于第一个潜变量，后三个观测变量对应于第二个潜变量。模型拟合度指标如下：
chisqure=17.2, df=8, chi/df=2.161,  CFI=0.976, NFI=0.958, GFI=0.964,  RMA=0.037, RMSEA=0.087, sample size=153

存在的问题：
1. RMSEA=0.087，高于0.08的可接受值，如何处理？
2. 后三个观测变量在第二个潜变量的标准化因子载荷分别为，-0.2，  0.7， 0.4，请问为什么会出现因子载荷是负数的情况？如何处理？本人试图把第二个潜变量的第一个观测变量去掉，但是却掉后，模拟的拟合度减低很多，特别是Chisqure增加的特别？
请高人帮忙指点，谢谢！

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Kenneth

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沙发

发表于 2012-6-11 12:44:52 |只看该作者

tonglev，第一、再看一次自己有没有写错程序。
第二、RMSEA = .0.87，我猜还可以接受吧。
第三、你的载荷变化这么大，如果没有写错，就是数据很差了。 X4 可能跟 X1-X3 的相关，比 X4 与 X5-X6 的相关更大吧。如果是数据不好，没有人能救你的。

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tonylev

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发表于 2012-6-11 20:55:46 |只看该作者

Kenneth 发表于 2012-6-11 12:44
% S! N' N# _9 }! T6 btonglev，第一、再看一次自己有没有写错程序。
3 ^1 @% l/ x' x. J+ H# N第二、RMSEA = .0.87，我猜还可以接受吧。
5 J9 F; ^, [; h7 K6 I第三、你的载荷 ...

Kenny, 我知道问题出在哪里了。
主要问题出现对第四个、第五个、第六个观测变量的定义不够清晰，我与被访者进行了交谈，他们对这几个item的理解存在较大的差异。我觉得这可能是出现问题的主要原因。幸运的是，这只是我的预调研。希望在正式调研中能够取得较好的效果。

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