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Xanadu-uiwltkyr,你可以在原来的帖子继续的回复,不用每次开一个新的帖子的。这样读者可以更清楚了解我们讨论的内容。0 l8 |; E. Z. n" S6 B
1 @, g' ]# x2 l i' Z- |3 r对于你这个问题,我有两种看法。主要是看你的假设而定。
& K$ d4 x1 _# M `6 _( ?* |' I( q9 ^9 [- r: E: n6 S! s* _& ]+ v3 t' m
第一、假设作者没有错,而量表是经过严谨步骤发展的,同时差距也不大。那么我会偏于接受作者的因子架构。主要原因是别人发展量表是经过精心设计,反复验证的。不可以因为你的一个小小的样本就被推翻的。如果是可以的话,那CFA就没有意思了。不如每次做EFA,从量表中再选题吧。
1 b2 |! M( J0 l# ^7 l" ~6 {5 V) K/ }$ r4 O- J4 M" R- v
第二、假设有文化差异,或量表没有经过严谨步骤发展的(比如只是作者自己编了几道题,在一个样本中验证了),那么我会可以接受新的的因子架构。但是有一个条件。就是你要再找一个新的样本,得到你现在的新的因子结构。也就是说,你有 cross validation 的证据。我很难接受单一样本的结果。5 x6 u( @4 e, ~/ k3 L, f
s/ {. S3 A; T- h1 ]
除了量表发展,还有很多情形会跑因子分析的。一般的规矩,是不知道因子结构时,就做EFA。如果是知道因子结构的,就用CFA来验证结构。 |
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