Phân tích nhân tố xác nhận (CFA) là một kỹ thuật thống kêđược sử dụng để xác minh cấu trúc nhân tố của một tập hợp các biến quan sát. CFA cho phép nhà nghiên cứu kiểm tra giả thuyết rằng có tồn tại mối quan hệ giữa các biến quan sát và cấu trúc tiềm ẩn cơ bản của chúng.
Mục tiêu cơ bản của việc sử dụng phân tích nhân tố xác nhận là gì?
Nó được sử dụng để kiểm tra xem các thước đo của một cấu trúc có phù hợp với sự hiểu biết của nhà nghiên cứu về bản chất của cấu trúc (hoặc yếu tố) đó hay không. Do đó, mục tiêu của phân tích nhân tố khẳng định làđể kiểm tra xem dữ liệu có phù hợp với mô hình đo lường giả định hay không.
Mục đích của phân tích nhân tố là gì?
Phân tích nhân tố là mộtkỹ thuật giảm dữ liệu mạnh mẽ cho phép các nhà nghiên cứu điều tra các khái niệm không thể dễ dàng đo lường trực tiếp. Bằng cách tổng hợp một số lượng lớn các biến thành một số ít các yếu tố cơ bản có thể hiểu được, việc phân tích nhân tố sẽ tạo ra dữ liệu dễ hiểu, dễ hành động.
Ưu điểm của phân tích nhân tố là gì?
Ưu điểm của phân tích nhân tố như sau:Xác định các nhóm biến liên quan đến nhau, để xem chúng có liên quan với nhau như thế nào. Phân tích nhân tố có thể được sử dụng để xác định các kích thước hoặc cấu trúc ẩn có thể rõ ràng hoặc có thể không rõ ràng khi phân tích trực tiếp.
Tôi nên sử dụng phân tích nhân tố khám phá hay xác nhận?
Cắt giảm tải hệ số có thểthấp hơn nhiều đối với các phân tích nhân tố khám phá. Khi đang phát triển thang đo, bạn có thể sử dụng phân tích nhân tố khám phá để kiểm tra thang đo mới, sau đó chuyển sangsang phân tích nhân tố khẳng địnhđể xác thực cấu trúc nhân tố trong một mẫu mới.
