效度分析（2）验证性因子分析详细步骤文字版

深入理解CFA验证性因子分析：构建理论模型的详细步骤

CFA，作为理论框架的数学检验工具，凭借其严谨的模型构建和题项验证，是AMOS和Mplus（AMOS更适合初学者）不可或缺的分析手段。在行为科学中，潜变量与观测变量的关系就如同抽象概念与实际测量之间的桥梁。

关键步骤如下：

1. 构建理论模型基础：在图形界面中，为每一个观测变量（椭圆标记）添加题项，数量根据实际题目数量设定。


2. 扩展模型：复制并调整潜变量（圆圈标记）和观测变量，以适应其他变量的加入。


3. 数据导入：从SPSS导出数据，确保观测变量和潜变量名称无冲突。


4. 关系设定：手动或自动设定潜变量间的关联，这可能需要对理论结构有深入理解。

验证性分析时，务必选择"修正指标"选项，关注CMIN、CMIN/DF、SRMR、RMSEA、CFI等指标，若发现模型不达标，可能需要重新设计模型、获取新数据或根据修正指数进行微调。利用Modification Indices优化模型关系，避免潜在变量间不必要的共变或混淆因果关系。

模型的假设是：自变量与中介变量共同作用于因变量。在测量中介变量时，两种常见情况需区分：

1. 单维度变量：潜变量直接对应题项，构建简洁的模型结构。


2. 多维度变量：涉及复杂的题项组合，可能需要通过维度均值替代或二阶验证性因子分析来清晰展现变量间的交互关系。

值得注意的是，CFA主要分析变量间的协方差关系，而非因果关系，因此所有相关变量均应包含在模型中，并用双箭头表示其相互作用。通过严谨的步骤和理解，我们能够精确地评估和调整理论模型，以揭示数据背后的深层次联系。