L'analisi fattoriale di conferma (CFA) è una tecnica statistica usata per verificare la struttura fattoriale di un insieme di variabili osservate. CFA consente al ricercatore di verificare l'ipotesi che esista una relazione tra le variabili osservate e i loro costrutti latenti sottostanti.
Qual è l'obiettivo di base dell'utilizzo dell'analisi fattoriale di conferma?
È usato per verificare se le misure di un costrutto sono coerenti con la comprensione da parte del ricercatore della natura di quel costrutto (o fattore). Pertanto, l'obiettivo dell'analisi fattoriale di conferma è per verificare se i dati si adattano a un modello di misurazione ipotizzato.
Qual è lo scopo dell'analisi fattoriale?
L'analisi fattoriale è una potente tecnica di riduzione dei dati che consente ai ricercatori di studiare concetti che non possono essere facilmente misurati direttamente. Riducendo un gran numero di variabili in una manciata di fattori sottostanti comprensibili, l'analisi fattoriale si traduce in dati di facile comprensione e utilizzabili.
Quali sono i vantaggi dell'analisi fattoriale?
I vantaggi dell'analisi fattoriale sono i seguenti: Identificazione di gruppi di variabili correlate, per vedere come sono correlate tra loro. L'analisi fattoriale può essere utilizzata per identificare le dimensioni oi costrutti nascosti che possono essere o meno evidenti dall'analisi diretta.
Dovrei usare l'analisi fattoriale esplorativa o di conferma?
Le interruzioni dei carichi dei fattori possonoessere molto inferiore per l'analisi fattoriale esplorativa. Quando si sviluppano scale, è possibile utilizzare un'analisi fattoriale esplorativa per testare una nuova scala, quindi passare da all'analisi fattoriale di conferma per convalidare la struttura fattoriale in un nuovo campione.
