การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจ (EFA) สามารถอธิบายได้ว่าเป็นการลดความซับซ้อนของมาตรการที่เกี่ยวข้องกันอย่างเป็นระเบียบ … โดยการดำเนินการ EFA จะมีการระบุโครงสร้างปัจจัยพื้นฐาน การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยัน (CFA) คือ เทคนิคทางสถิติที่ใช้ตรวจสอบโครงสร้างปัจจัยของชุดของตัวแปรที่สังเกตได้.
ฉันควรใช้การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจหรือการยืนยันหรือไม่
การตัดปัจจัยการโหลดอาจต่ำกว่ามากสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัยสำรวจ เมื่อคุณกำลังพัฒนามาตราส่วน คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจเพื่อทดสอบมาตราส่วนใหม่ จากนั้นไปที่ เพื่อการวิเคราะห์ปัจจัยยืนยัน เพื่อตรวจสอบโครงสร้างปัจจัยในตัวอย่างใหม่
การวิเคราะห์ปัจจัยสำรวจบอกอะไรคุณบ้าง
การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจ (EFA) โดยทั่วไปจะใช้ เพื่อค้นหาโครงสร้างปัจจัยของการวัดและเพื่อตรวจสอบความน่าเชื่อถือภายใน มักแนะนำ EFA เมื่อนักวิจัยไม่มีสมมติฐานเกี่ยวกับธรรมชาติของโครงสร้างปัจจัยพื้นฐานของการวัด
EFA กับ CFA ต่างกันอย่างไร
ตาม Child (2006) ความแตกต่างระหว่างการวิเคราะห์ปัจจัยยืนยันและปัจจัยสำรวจคือ: EFA พยายามเปิดเผยรูปแบบที่ซับซ้อนโดยสำรวจชุดข้อมูลและทดสอบการคาดการณ์ ในขณะที่ CFA พยายามยืนยัน ตั้งสมมติฐานและใช้ไดอะแกรมการวิเคราะห์เส้นทางเพื่อแสดงตัวแปรและปัจจัย
การสำรวจคืออะไรวิเคราะห์ปัจจัยพร้อมตัวอย่าง
Exploratory Factor Analysis ( EFA ) พยายามที่จะเปิดเผยโครงสร้างพื้นฐานของชุดตัวแปรที่ค่อนข้างใหญ่ นักวิจัยมีสมมติฐานเบื้องต้นว่าตัวบ่งชี้ใดๆ อาจเกี่ยวข้องกับ factor ใดๆ นี่คือรูปแบบที่พบบ่อยที่สุดของ การวิเคราะห์ปัจจัย.