Potvrdna faktorska analiza (CFA) je statistička tehnika koja se koristi za provjeru faktorske strukture skupa posmatranih varijabli. CFA omogućava istraživaču da testira hipotezu da postoji veza između posmatranih varijabli i njihovih osnovnih latentnih konstrukcija.
Koji je osnovni cilj upotrebe potvrdne faktorske analize?
Koristi se za testiranje da li su mjere konstrukta u skladu sa istraživačkim razumijevanjem prirode tog konstrukta (ili faktora). Kao takav, cilj potvrdne faktorske analize je provjera da li se podaci uklapaju u hipotetski model mjerenja.
Koja je svrha faktorske analize?
Faktorska analiza je snažna tehnika redukcije podataka koja omogućava istraživačima da istraže koncepte koji se ne mogu lako direktno izmjeriti. Svođenjem velikog broja varijabli u pregršt razumljivih osnovnih faktora, faktorska analiza rezultira lako razumljivim podacima koji se mogu primijeniti.
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 se može koristiti za identifikaciju skrivenih dimenzija ili konstrukcija koje mogu, ali ne moraju biti očigledne iz direktne analize.
Da li da koristim eksplorativnu ili potvrdnu faktorsku analizu?
Ograničenja faktorskih opterećenja mogubiti mnogo niži za eksploratorne faktorske analize. Kada razvijate skale, možete koristiti eksplorativnu faktorsku analizu da testirate novu skalu, a zatim preći na na potvrdnu faktorsku analizu da potvrdite faktorsku strukturu u novom uzorku.
