¿Por qué efa y cfa no pueden utilizar la misma muestra?
EFA (Análisis factorial exploratorio) y CFA (Análisis factorial confirmatorio) son métodos de análisis factorial comúnmente utilizados. Tienen algunas diferencias en los propósitos de investigación, procesamiento de datos y pruebas de modelos, etc., lo que resulta en su incapacidad para realizarlos. ser utilizado directamente.
En primer lugar, EFA es un método exploratorio de reducción de la dimensionalidad de los datos que se utiliza para descubrir posibles estructuras variables y generar modelos preliminares. Infiere factores o dimensiones subyacentes al explicar las correlaciones entre variables. EFA no necesita predeterminar el número de factores ni la relación entre variables y factores, por lo que puede generar libremente modelos factoriales basados en las características de los datos.
Por el contrario, el CFA es un método de análisis de datos confirmatorio que se utiliza para probar y verificar el ajuste de un modelo de estructura factorial establecido de antemano. En CFA, los investigadores deben preestablecer la relación entre la cantidad de factores y variables relacionadas, y utilizar indicadores estadísticos para verificar el ajuste del modelo. CFA se puede utilizar para verificar si un modelo teórico es consistente con los datos reales y para modificar y mejorar el modelo.
Debido a los diferentes objetivos y métodos de procesamiento de EFA y CFA, si la misma muestra se utiliza directamente para el análisis, puede provocar distorsión y falta de fiabilidad de los resultados. La estructura factorial generada por EFA puede no ser completamente consistente con el modelo teórico, mientras que CFA requiere un modelo teórico razonable para su verificación. Además, EFA puede generar libremente el número de factores y las cargas factoriales, mientras que CFA necesita establecer el número de factores y la relación entre factores de antemano.
Por lo tanto, para garantizar la precisión y confiabilidad del análisis, generalmente recomendamos utilizar diferentes muestras al realizar EFA y AFC para verificar la estructura factorial y el ajuste del modelo, respectivamente. Esto puede garantizar mejor la credibilidad de los resultados y evitar posibles sesgos.