Potvrdna faktorska analiza (CFA) je statistička tehnika koja se koristi za provjeru faktorske strukture skupa promatranih varijabli. CFA omogućuje istraživaču da testira hipotezu da postoji veza između promatranih varijabli i njihovih temeljnih latentnih konstrukcija.
Koji je osnovni cilj korištenja potvrdne faktorske analize?
Koristi se za testiranje jesu li mjere konstrukta u skladu s istraživačkim razumijevanjem prirode tog konstrukta (ili faktora). Kao takav, cilj potvrdne faktorske analize je testirati odgovaraju li podaci hipotetiziranom modelu mjerenja.
Koja je svrha faktorske analize?
Faktorska analiza je snažna tehnika redukcije podataka koja omogućuje istraživačima da istraže koncepte koji se ne mogu lako izravno izmjeriti. Sastavljanjem velikog broja varijabli u pregršt razumljivih temeljnih čimbenika, faktorska analiza rezultira lako razumljivim, djelotvornim podacima.
Koje su prednosti faktorske analize?
Prednosti faktorske analize su sljedeće: Identifikacija grupa međusobno povezanih varijabli, da se vidi kako su one međusobno povezane. Faktorska analiza može se koristiti za identificiranje skrivenih dimenzija ili konstrukcija koje mogu, ali ne moraju biti vidljive iz izravne analize.
Trebam li koristiti istraživačku ili potvrdnu faktorsku analizu?
Ograničenja faktorskih opterećenja mogubiti mnogo niži za eksploratorne faktorske analize. Kada razvijate skale, možete koristiti istraživačku faktorsku analizu da testirate novu ljestvicu, a zatim prijeđite na na potvrdnu faktorsku analizu da potvrdite faktorsku strukturu u novom uzorku.
