Exploratory factor analysis (EFA) ay maaaring ilarawan bilang maayos na pagpapasimple ng magkakaugnay na mga hakbang. … Sa pamamagitan ng pagsasagawa ng EFA, natukoy ang pinagbabatayan na istruktura ng kadahilanan. Ang confirmatory factor analysis (CFA) ay isang statistical technique na ginagamit upang i-verify ang factor structure ng isang set ng mga naobserbahang variable.
Dapat ba akong gumamit ng exploratory o confirmatory factor analysis?
Ang mga cut-off ng factor loading ay maaaring mas mababa para sa exploratory factor analysis. Kapag gumagawa ka ng mga scale, maaari kang gumamit ng exploratory factor analysis upang subukan ang isang bagong scale, at pagkatapos ay magpatuloy sa sa confirmatory factor analysis upang patunayan ang factor structure sa isang bagong sample.
Ano ang sinasabi sa iyo ng exploratory factor analysis?
Ang
Exploratory factor analysis (EFA) ay karaniwang ginagamit upang matuklasan ang factor structure ng isang sukat at upang suriin ang internal reliability. Kadalasang inirerekomenda ang EFA kapag ang mga mananaliksik ay walang hypotheses tungkol sa likas na katangian ng pinagbabatayan na factor structure ng kanilang sukat.
Ano ang pagkakaiba ng EFA at CFA?
According to Child (2006) ang pagkakaiba sa pagitan ng confirmatory at exploratory factor analysis ay: Sinusubukan ng EFA na tumuklas ng mga kumplikadong pattern sa pamamagitan ng paggalugad sa dataset at pagsubok ng mga hula, samantalang sinusubukan ng CFA na kumpirmahin hypotheses at gumagamit ng mga path analysis diagram upang kumatawan sa mga variable at salik.
Ano ang exploratoryfactor analysis na may halimbawa?
Ang
Exploratory Factor Analysis ( EFA ) ay naglalayong alisan ng takip ang pinagbabatayan na istraktura ng isang medyo malaking hanay ng mga variable. Ang mananaliksik ay may priori assumption na ang anumang indicator ay maaaring iugnay sa anumang factor . Ito ang pinakakaraniwang anyo ng factor analysis.
