导读:操作步骤/方法【方法1】11.首先登录SPSSAU,上传数据。22.点击‘问卷研究’-‘验证性因子分析’33.拖拽左侧数据到右侧分析框(按住Shift批量操作),每个框里放入一个因子对应的题项。有几个因子就放几个框,点击开始分析。44.验证性因子分析(CFA)可用于聚合效度、区分效度、共同方法偏差(CMV)研究等;5首先了解数据基本情况,包括因子数,分析样本量等。6从上表可知,本次针对共4个因子,...
操作步骤/方法
【方法1】
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1.首先登录SPSSAU,上传数据。
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2.点击‘问卷研究’-‘验证性因子分析’
3
3.拖拽左侧数据到右侧分析框(按住Shift批量操作),每个框里放入一个因子对应的题项。有几个因子就放几个框,点击开始分析。
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4.验证性因子分析(CFA)可用于聚合效度、区分效度、共同方法偏差(CMV)研究等;
5
首先了解数据基本情况,包括因子数,分析样本量等。
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从上表可知,本次针对共4个因子,以及12个分析项进行验证性因子分析(CFA)分析。本次分析有效样本量为201,超出分析项数量的10倍,样本量适中。
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5.因子载荷系数(factorloang)值展示因子(潜变量)与分析项(显变量)之间的相关关系情况。
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上表格显示,B1与Factor2之间的因子载荷系数值为0.562<0.7,说明对应关系较弱,可考虑将此项从Factor2中移除出去。另外从整体上看,各个测量项全部均呈现出0.001水平的显著性(P<0.001),而且标准化载荷系数值均大于0.7(除B1外),因而说明整体上看,因子与测量项之间有着良好的对应关系,聚合效度较好。
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6.聚合效度:本研究涉及的4个因子(SPSSAU默认给定名字为Factor1,Factor2,Factor3,Factor4),它们的AVE值全部均大于0.5,而且CR值全部均大于0.7,因而说明本次测量量表数据具有优秀的聚合效度。
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7.区分效度:本次分析共4个因子分别对应的AVE平方根值最小为0.567,大于因子间相关系数的最大值0.321,意味着研究数据具有良好的区分效度。
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8.模型拟合指标:模型拟合指标非常多,通常只要常见指标基本达标即可,包括卡方自由度比,GFI,RMSEA,RMR,CFI,NFI,NNFI
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