Bevestigende faktoranalise (CFA) is 'n statistiese tegniek wat gebruik word om die faktorstruktuur van 'n stel waargenome veranderlikes te verifieer. CFA laat die navorser toe om die hipotese te toets dat 'n verband tussen waargenome veranderlikes en hul onderliggende latente konstrukte bestaan.
Wat is die basiese doelwit van die gebruik van bevestigende faktoranalise?
Dit word gebruik om te toets of maatstawwe van 'n konstruk ooreenstem met 'n navorser se begrip van die aard van daardie konstruk (of faktor). As sodanig is die doelwit van bevestigende faktoranalise om te toets of die data pas by 'n hipotetiese metingsmodel.
Wat is die doel van faktorontleding?
Faktoranalise is 'n kragtige dataverminderingstegniek wat navorsers in staat stel om konsepte te ondersoek wat nie maklik direk gemeet kan word nie. Deur 'n groot aantal veranderlikes in 'n handvol verstaanbare onderliggende faktore af te kook, lei faktoranalise tot maklik verstaanbare, uitvoerbare data.
Wat is die voordele van faktorontleding?
Die voordele van faktoranalise is soos volg: Identifisering van groepe interverwante veranderlikes, om te sien hoe hulle met mekaar verband hou. Faktoranalise kan gebruik word om die verborge dimensies of konstrukte te identifiseer wat uit direkte analise duidelik mag wees of nie.
Moet ek verkennende of bevestigende faktoranalise gebruik?
Afsnypunte van faktorladings kanbaie laer wees vir verkennende faktorontledings. Wanneer jy skale ontwikkel, kan jy 'n verkennende faktoranalise gebruik om 'n nuwe skaal te toets, en dan beweeg na bevestigende faktoranalise om die faktorstruktuur in 'n nuwe steekproef te valideer.
