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

Kenneth

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! G6 f$ F7 C6 Y+ t) K7 e

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.
1 n: d6 ^9 x2 p0 S, Z: k$ ]9 B1 j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。

) Z6 S. M. t2 c  L
! _1 T) X# i8 R5 B0 l; S1 o   

heavensea

Kenneth，我想接着这个话题提一个我最近做CFA碰到的问题。

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


" B7 I" Z) W% ?: c    Heavensea，这里出现两个问题：

+ C0 _$ h/ q; n: p: b4 x1 `（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。

（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。
0 E" y( ?* M1 y2 @3 N

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。
& `, a; J3 B* n+ G7 w7 y1 B# Z# n3 W

Kenneth

回复 24# heavensea 的帖子


; Z5 V7 Z2 l5 l( ~  @5 z2 R) v    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
9 e# n* S1 M: F3 D2 d/ A; N. R
* \; ~5 B( X+ K. @4 j% X) F- @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。

做效度验证的时候，选择的标准是：
. c+ }1 L1 R+ Y1. 文献中有哪些合用的构念；
2. 理论上有什么合用的构念。
2 @( L( H3 c& ^8 b8 ], p* S

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
) [/ \+ d. }2 v
! L- w/ \. u* A9 s0 j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 ...

# g) c) X6 V, z% ~+ i1 ?3 Y/ s, H“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。”
“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。”

——这是为了检验共同方法偏差（common method bias）么？