ضرایب آماری بری بررسی تحلیل عاملی تأییدی (Confirmatory Factor Analysis – CFA) و تحلیل عاملی اکتشافی (Exploratory Factor Analysis – EFA)
در تحلیل عاملی، معمولاً از ضرایب و آزمون‌های مختلف برای بررسی سازوکارها و تأیید مدل استفاده می‌شود. در زیر، برخی از ضرایب و آزمون‌های مهم در تحلیل عاملی تأییدی (CFA) و تحلیل عاملی اکتشافی (EFA) ذکر شده است:
تحلیل عاملی تأییدی (CFA):
ضرایب بارگذاری (Factor Loading): این ضرایب نشان می‌دهند که هر متغیر مشاهده شده چقدر به عامل‌ها مرتبط است. ضرایب بارگذاری باید معنادار و بزرگتر از 0.3 یا 0.4 باشند.
رابطه عامل‌ها (Factor Correlations): این ضرایب نشان می‌دهند که چقدر عامل‌ها با یکدیگر مرتبط هستند. ارتباط بین عامل‌ها باید معنادار و معقول باشد.
معیارهای اندازه‌گیری (Measurement Fit Indices): این آزمون‌ها نشان می‌دهند که مدل عاملی چقدر با داده‌ها سازگار است. معیارهای مهم شامل RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation)، CFI (Comparative Fit Index) و TLI (Tucker-Lewis Index) است.
تحلیل عاملی اکتشافی (EFA):
ضرایب بارگذاری (Factor Loading): مانند تحلیل عاملی تأییدی، در تحلیل عاملی اکتشافی نیز ضرایب بارگذاری نشان می‌دهند که هر متغیر مشاهده شده چقدر به عامل‌ها مرتبط است.
ضریب کرومباخ آلفا (Cronbach’s Alpha): این ضریب میزان همبستگی داخلی متغیرها در هر عامل را نشان می‌دهد. این ضریب باید بین 0 و 1 باشد و مقدار نزدیک به 1 نشان دهنده همبستگی بالای متغیرها در عامل است.
آزمون کایزر-مایر-اولکین (Kaiser-Meyer-Olkin, KMO): این آزمون نشان می‌دهد که آیا داده‌ها مناسب برای انجام تحلیل عاملی هستند یا خیر. مقدار KMO باید بین 0 و 1 باشد و مقدار نزدیک به 1 نشان دهنده مطلوب بودن داده‌ها برای تحلیل عاملی است.
این فهرست تنها مجموعه‌ای از ضرایب و آزمون‌های معمول در تحلیل عاملی است و ممکن است در هر نرم‌افزار آماری و با توجه به مدل و شرایط خاص، ضرایب و آزمون‌های دیگری نیز استموجود باشد. همچنین، توصیه می‌شود که با مطالعه منابع آماری و روش‌های تحلیل عاملی، با ضرایب و آزمون‌های مربوطه بیشتر آشنا شوید تا بهتر بتوانید نتایج تحلیل عاملی را تفسیر کنید.
مقدار T-Value و مقدار P-Value در آزمون فرض آماری چیست؟
تحلیل شبکه های اجتماعی (Social Network Analysis) — به زبان ساده و جامع