تحلیل عاملی تأییدی چیست؟
تحلیل عاملی تأییدی (Confirmatory Factor Analysis) روشی آماری است که برای بررسی برازش یک مدل از پیش تعیین شده با داده‌های جمع‌آوری شده به کار می‌رود. به عبارت دیگر، این روش به محقق کمک می‌کند تا تأیید کند که آیا ساختار و روابط بین متغیرهای پنهان در مدل نظری او با داده‌های واقعی همخوانی دارد یا خیر.
موارد استفاده از تحلیل عاملی تأییدی:
- بررسی روایی سازه
- بررسی پایایی مقیاس
- مقایسه مدل‌های مختلف
- تعمیم یافته‌های تحقیق به سایر جمعیت‌ها
مراحل انجام تحلیل عاملی تأییدی:
- تعیین مدل نظری: محقق باید بر اساس پیشینه نظری و مطالعات قبلی، مدل نظری خود را از روابط بین متغیرهای پنهان و آشکار مشخص کند.
- انتخاب نرم‌افزار: نرم‌افزارهای مختلفی مانند AMOS، LISREL و SmartPLS برای انجام تحلیل عاملی تأییدی وجود دارند.
- ورود داده‌ها: داده‌های جمع‌آوری شده از نمونه مورد مطالعه باید به نرم‌افزار وارد شوند.
- تعیین شاخص‌های برازش: شاخص‌های مختلفی مانند χ²، RMSEA، CFI و TLI برای بررسی برازش مدل با داده‌ها وجود دارند.
- تفسیر نتایج: در نهایت، محقق باید نتایج تحلیل عاملی تأییدی را تفسیر کند و به این پرسش پاسخ دهد که آیا مدل نظری او با داده‌های واقعی همخوانی دارد یا خیر.
مزایای تحلیل عاملی تأییدی:
- توانایی بررسی روابط پیچیده بین متغیرها
- قابلیت تعمیم یافته‌ها به سایر جمعیت‌ها
- کمک به محقق در تفسیر بهتر داده‌ها
معایب تحلیل عاملی تأییدی:
- نیاز به حجم نمونه بزرگ
- نیاز به دانش آماری کافی
- حساسیت به انتخاب شاخص‌های برازش
منابع
منابع:
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis. Cengage Learning.
Byrne, B. M. (2016). Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming. Routledge.
DeVellis, R. F. (2016). Scale development: Theory and applications. Sage Publications.
خطر واقعی استفاده از هوش مصنوعی برای انسان چیست؟
نوشته
نوشته
نوشته
میوە ای کە سنگ کلیە را پودر می کند!
نوشته
دلایل بروز «کبد چرب» چیست؟/ راهکارهای تغذیه‌ای برای درمان کبد چرب