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探索性因子分析与验证性因子分析的区别
> 这两种方法都属于效度检验的范畴 探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis，EFA）和验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA）是两种常用的因子分析方法，它们之间的主要区别在于其研究目的和分析过程。 **探索性因子分析（EFA）**是一种无*先验假设 (Priori Hypothesis)* 的数据降维方法，其目的是探索和发现潜在的因素或维度，以解释观察到的变量之间的关系。EFA可以帮助确定这些变量中是否存在具有较高相关性的因素，以及这些因素如何归类和解释原始变量的差异性。EFA通常用于探索性研究，以发掘数据中的内在结构，而不是用于测试具体的理论模型。 **验证性因子分析（CFA）**是一种基于先验假设的模型检验方法，其目的是验证已有理论模型的适配度。CFA通常是基于已有理论模型的构建，通过测量和评估模型的适配度来验证模型的有效性和准确性。CFA可以用于检验已有理论模型是否与实际数据相符，以及测量模型中的隐含变量和观测变量之间的关系是否符合理论预期。CFA通常用于验证性研究，以检验理论模型是否可以用于解释观察到的数据。 因此，探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）在研究目的、数据分析过程和使用场景等方面存在明显的区别。EFA旨在发现潜在的因素或维度，而CFA则旨在检验已有理论模型的适配度。
2023-10-07 17:38 by admin
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