请教：有三条Item的变量怎么做CFA?以Creative self-efficacy为例

Kenneth

回复 20# hongyan911 的帖子

. x$ M7 N" [+ Y: H( `9 E* b

垂死地回一句：

1. 只要他们不是单做回归分析，一般都会「把所有同源的潜变量的所有项目」一同做「一个CFA」的。但是没有人会「每一个」潜变量做一次CFA，评审也不会让他们这样做。

2.
我的愚见是，不同于CFI，TLI，RMSEA，SRMR 等拟合指数，χ2/df
是没有一个「公认的」可接受限度的。

3. 「χ2/df=0.06，RMSEA=0.00，GFI=1.00，CFI=1.00，NFI=1.00，IFI=1.01。这是否可以被认为是可接受的？」这个问题在你的情形是没有意思的问题。我打个比方，这就好像你只有两点（两个数据），就跑一个回归分析，结果发现R-平方是1.0，请问这个R-平方=1.0 的解释能力是否可以接受呢？你只有三个项目、背后一个因子。只要这三个项目不是完全不相关的，这个因子一定可以跑出来，而且是 perfect fit （也就是拟合指数=1.0；估计误差=0.0）。所以我不知道如何回答你这个问题。

   

heavensea

Kenneth，我想接着这个话题提一个我最近做CFA碰到的问题。
. E+ q) X0 ]0 O. @8 D+ Z
我处理的是一个二阶的因子，其中有三个维度，每个维度都有若干items。当我把这个CFA结果跑出来的时候，由于其中一个维度与二阶因子之间的标准化路径系数为0.27，有个评审老师说这个低于0.3，太低了，要去掉。然后我去掉了这个维度，发现两个维度的二阶CFA结果跑不出来了，结果显示ps 2 2 can not be identified。现正在郁闷中，烦请求解！

Kenneth

回复 22# heavensea 的帖子
  z4 l, W( P! i& \

1 U8 W% E+ S, o  k7 T* t7 F2 j, Q    Heavensea，这里出现两个问题：
9 O6 |9 {0 i. j0 |
: ?$ _6 G1 s8 g8 ?" `/ m$ W（1）一个潜在的三维构念，其中一个维度与「二阶总构念」的载荷只是0.27。我个人觉得不一定是要删除。这不是大小的问题，是（一）定义问题（这维度是否必须）.问题是到底这个维度是否与另外两个在概念上稍有不同；另外是不是这个构念“一定要”加上这个维度，才有content validity?；（二）测量问题（测量误差是否太大）。如果是的话，再发展新项目吧。随便删掉不是好的方法。不过，我不是你的老师，当然以他说的为准。

1 s9 g$ I2 B- [3 N1 ^（2）要回应这个问题其实也不难。正如我以前说的，你做CFA时，不要“单单为这个构念”做CFA。要与其他的构念一块儿来做CFA。那两个维度也可能会 identified 的。

heavensea

回复 23# Kenneth 的帖子


非常感谢Kenneth的建议，准备与老师针对这个问题再讨论一下。

Kenneth

回复 24# heavensea 的帖子
. S+ ~/ U% Q( o' W. ^( v
0 I: p9 p8 s  [! v$ m! l8 K
7 W6 o7 M+ B. f7 c    请记着以后除非是发展新量表，没有人会把不同构念分开来做几个单独的CFA的。

WIN7

能把这三个题项贴出来吗

shouyi123

Kenneth，您在这里说的 如果只有一个潜变量做CFA没有什么意义，能否解释下？我做论文用的一个变量，是单维度的，如果像您说的利用CFA检验其效度，该怎么做呢？还有一个问题就是 您觉得做效度验证的时候 会聚效度 区分效度以及准则关联效度 应该怎么选择呢？

Kenneth

回复 27楼 shouyi123 的帖子

只用一个潜变量做CFA时，你的问题是到底项目是否有一致性。这跟Cronbach Alpah 问的问题是一样的，何须搞这么复杂的分析呢？这不是单维、多维的问题。就算只有一个维度，也要跟其他的项目一同做CFA。
+ B, j" v/ v3 ~3 E  t
$ m* k2 p7 m9 o0 n2 p6 b4 g0 O( A做效度验证的时候，选择的标准是：
1. 文献中有哪些合用的构念；
6 f7 [/ L5 ~) |# y2. 理论上有什么合用的构念。
/ L( T8 }! n( H

海洋宇宙

虽然是很早之前的帖子了，但仔细看看还是很有收获

海洋宇宙

Kenneth 发表于 2010-8-31 21:19
回复 27楼 shouyi123 的帖子

; M& x# R/ ~. z" H/ `只用一个潜变量做CFA时，你的问题是到底项目是否有一致性。这跟Cronbach Alpa ...

“这不是单维、多维的问题。就算只有一个维度，也要跟其他的项目一同做CFA。”
% u" d2 A, `" R# f3 J  L“只要他们不是单做回归分析，一般都会「把所有同源的潜变量的所有项目」一同做「一个CFA」的。”

1 {. e8 X: F5 p  H——这是为了检验共同方法偏差（common method bias）么？