Vahvistava tekijäanalyysi (CFA) on tilastollinen tekniikka, jota käytetään todentamaan havaittujen muuttujien joukon tekijärakenne. CFA:n avulla tutkija voi testata hypoteesin, että havaittujen muuttujien ja niiden taustalla olevien piilevien konstruktien välillä on suhde.
Mikä on vahvistavan tekijäanalyysin käytön perustavoite?
Sitä käytetään testaamaan, ovatko konstruktin mitat johdonmukaisia tutkijan käsityksen kanssa kyseisen konstruktin (tai tekijän) luonteesta. Sellaisenaan vahvistavan tekijäanalyysin tavoitteena on testata, sopivatko tiedot oletettuun mittausmalliin.
Mikä on tekijäanalyysin tarkoitus?
Faktorianalyysi on tehokas tietojen vähentämistekniikka, jonka avulla tutkijat voivat tutkia käsitteitä, joita ei voida helposti mitata suoraan. Muodostamalla suuren määrän muuttujia kourallisiksi ymmärrettäviksi taustatekijöiksi tekijäanalyysi johtaa helposti ymmärrettäviin ja käyttökelpoisiin tietoihin.
Mitkä ovat tekijäanalyysin edut?
Tekijäanalyysin edut ovat seuraavat: Toistensa kanssa toisiinsa liittyvien muuttujien ryhmien tunnistaminen, jotta näet kuinka ne liittyvät toisiinsa. Tekijäanalyysiä voidaan käyttää piilotettujen ulottuvuuksien tai konstruktien tunnistamiseen, jotka voivat olla ilmeisiä suorasta analyysistä tai eivät.
Pitäisikö minun käyttää tutkivaa vai vahvistavaa tekijäanalyysiä?
Tekijäkuormituksen katkaisut voivatolla paljon pienempi tutkivassa tekijäanalyysissä. Kun kehität asteikkoja, voit testata uutta asteikkoa tutkivalla tekijäanalyysillä ja siirtyä sitten vahvistavaan tekijäanalyysiin validoidaksesi tekijärakenteen uudessa otoksessa.
