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验证性因子分析（CFA）和回归分析
验证性因子分析（CFA）和回归分析在某些方面有关联，但它们是两种不同的统计方法，用途和目的也各不相同。 1. **测量模型 vs. 预测模型**： - CFA是一种用于检验和验证潜在因子与观察到的变量之间关系的方法。它主要关注于构建测量模型，即探究潜在因子如何解释或影响观察到的变量。 - 而回归分析主要用于建立预测模型，分析自变量和因变量之间的关系，探究自变量对因变量的影响程度和方向。 2. **变量之间关系**： - 在CFA中，关注的是潜在因子和观察到的变量之间的关系，而不是直接关注变量之间的因果关系。 - 而回归分析通常探讨自变量与因变量之间的因果关系，它考虑如何使用自变量来预测或解释因变量的变化。 3. **使用的数据类型**： - CFA通常用于分析测量数据，即多个观察到的变量用于测量或反映潜在因子。 - 而回归分析可用于分析不同类型的数据，包括连续型、离散型等各种类型的数据。 尽管CFA和回归分析有些许交叉点，但它们的主要目的和方法是不同的。CFA侧重于研究潜在因子与观察到的变量之间的关系，而回归分析更多地侧重于探究自变量和因变量之间的因果关系。在研究中，两者可以根据研究问题和需求分别应用。
2023-12-13 11:14 by admin
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