ฉันไม่แน่ใจว่าจะดำเนินการอย่างไรกับ CFA im นี้ในภาษาลาวา ฉันมีตัวอย่างของผู้เข้าร่วม 172 คน (ฉันรู้ว่าไม่มากนักสำหรับ CFA) และ 28 รายการที่มีเครื่องชั่ง Likert 7 จุดที่ควรโหลดในเจ็ดปัจจัย ฉันทำ CFA ด้วย„ mlm“ - ตัวประเมินผล แต่โมเดลพอดีนั้นแย่มาก (χ2 (df = 329) = 739.36; ดัชนีเปรียบเทียบแบบพอดี (CFI) = .69 รากมาตรฐานที่ได้มาตรฐานหมายถึงส่วนที่เหลือเป็นตาราง (SRMR) = 10 รูตหมายถึงความคลาดเคลื่อนกำลังสองของการประมาณ (RMSEA) =. 09; RMSEA ช่วงความเชื่อมั่น 90% (CI) = [.08, .10]
ฉันได้ลองทำสิ่งต่อไปนี้แล้ว:
แบบจำลอง bifactor ที่มีปัจจัยวิธีหนึ่งทั่วไป -> ไม่ได้มาบรรจบกัน
ตัวประมาณสำหรับข้อมูลลำดับ („ WLSMV“) -> โมเดลพอดี: (χ2 (df = 329) = 462; ดัชนีพอดีเปรียบเทียบ (CFI) = .81; รากที่ได้มาตรฐานหมายถึงสแควร์เรตที่เหลือ (SRMR) =. 09; ของการประมาณ (RMSEA) =. 05; RMSEA 90% ช่วงความเชื่อมั่น (CI) = [.04, .06]
การลดโมเดลโดยรายการที่โหลดปัจจัยและเพิ่มความแปรปรวนร่วมระหว่างรายการเฉพาะ -> โมเดลพอดี: χ2 (df = 210) = 295; ดัชนีความพอดี (CFI) = .86; รูตมาตรฐานที่ได้มาตรฐานหมายถึงสแควร์ส่วนที่เหลือ (SRMR) =. 08; ค่าเฉลี่ยของข้อผิดพลาดกำลังสองของการประมาณ (RMSEA) =. 07; RMSEA ช่วงความเชื่อมั่น 90% (CI) = [.06, .08]
ตอนนี้คำถามของฉัน:
ฉันควรทำอย่างไรกับโมเดลดังกล่าว
สิ่งที่จะถูกต้องทางสถิติที่จะทำ?
รายงานว่าไม่เหมาะสมหรือไม่เหมาะสม และรุ่นไหน?
ฉันยินดีที่จะมีการสนทนากับคุณเกี่ยวกับเรื่องนี้
นี่คือเอาต์พุต lavaan ของ CFA ของรุ่นดั้งเดิม:
lavaan (0.5-17.703) converged normally after 55 iterations
Used Total
Number of observations 149 172
Estimator ML Robust
Minimum Function Test Statistic 985.603 677.713
Degrees of freedom 329 329
P-value (Chi-square) 0.000 0.000
Scaling correction factor 1.454
for the Satorra-Bentler correction
Model test baseline model:
Minimum Function Test Statistic 2461.549 1736.690
Degrees of freedom 378 378
P-value 0.000 0.000
User model versus baseline model:
Comparative Fit Index (CFI) 0.685 0.743
Tucker-Lewis Index (TLI) 0.638 0.705
Loglikelihood and Information Criteria:
Loglikelihood user model (H0) -6460.004 -6460.004
Loglikelihood unrestricted model (H1) -5967.202 -5967.202
Number of free parameters 105 105
Akaike (AIC) 13130.007 13130.007
Bayesian (BIC) 13445.421 13445.421
Sample-size adjusted Bayesian (BIC) 13113.126 13113.126
Root Mean Square Error of Approximation:
RMSEA 0.116 0.084
90 Percent Confidence Interval 0.107 0.124 0.077 0.092
P-value RMSEA <= 0.05 0.000 0.000
Standardized Root Mean Square Residual:
SRMR 0.096 0.096
Parameter estimates:
Information Expected
Standard Errors Robust.sem
Estimate Std.err Z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
Latent variables:
IC =~
PTRI_1r 1.000 1.093 0.691
PTRI_7 1.058 0.118 8.938 0.000 1.156 0.828
PTRI_21 0.681 0.142 4.793 0.000 0.744 0.582
PTRI_22 0.752 0.140 5.355 0.000 0.821 0.646
IG =~
PTRI_10 1.000 0.913 0.600
PTRI_11r 0.613 0.152 4.029 0.000 0.559 0.389
PTRI_19 1.113 0.177 6.308 0.000 1.016 0.737
PTRI_24 0.842 0.144 5.854 0.000 0.769 0.726
DM =~
PTRI_15r 1.000 0.963 0.673
PTRI_16 0.892 0.118 7.547 0.000 0.859 0.660
PTRI_23 0.844 0.145 5.817 0.000 0.813 0.556
PTRI_26 1.288 0.137 9.400 0.000 1.240 0.887
IM =~
PTRI_13 1.000 0.685 0.609
PTRI_14 1.401 0.218 6.421 0.000 0.960 0.814
PTRI_18 0.931 0.204 4.573 0.000 0.638 0.604
PTRI_20r 1.427 0.259 5.514 0.000 0.978 0.674
IN =~
PTRI_2 1.000 0.839 0.612
PTRI_6 1.286 0.180 7.160 0.000 1.080 0.744
PTRI_12 1.031 0.183 5.644 0.000 0.866 0.523
PTRI_17r 1.011 0.208 4.872 0.000 0.849 0.613
EN =~
PTRI_3 1.000 0.888 0.687
PTRI_8 1.136 0.146 7.781 0.000 1.008 0.726
PTRI_25 0.912 0.179 5.088 0.000 0.810 0.620
PTRI_27r 1.143 0.180 6.362 0.000 1.015 0.669
RM =~
PTRI_4r 1.000 1.114 0.700
PTRI_9 0.998 0.105 9.493 0.000 1.112 0.786
PTRI_28 0.528 0.120 4.403 0.000 0.588 0.443
PTRI_5 0.452 0.149 3.037 0.002 0.504 0.408
Covariances:
IC ~~
IG 0.370 0.122 3.030 0.002 0.371 0.371
DM 0.642 0.157 4.075 0.000 0.610 0.610
IM 0.510 0.154 3.308 0.001 0.681 0.681
IN 0.756 0.169 4.483 0.000 0.824 0.824
EN 0.839 0.169 4.979 0.000 0.865 0.865
RM 0.644 0.185 3.479 0.001 0.529 0.529
IG ~~
DM 0.380 0.103 3.684 0.000 0.433 0.433
IM 0.313 0.096 3.248 0.001 0.501 0.501
IN 0.329 0.107 3.073 0.002 0.429 0.429
EN 0.369 0.100 3.673 0.000 0.455 0.455
RM 0.289 0.116 2.495 0.013 0.284 0.284
DM ~~
IM 0.530 0.120 4.404 0.000 0.804 0.804
IN 0.590 0.122 4.839 0.000 0.731 0.731
EN 0.588 0.105 5.619 0.000 0.688 0.688
RM 0.403 0.129 3.132 0.002 0.376 0.376
IM ~~
IN 0.439 0.126 3.476 0.001 0.763 0.763
EN 0.498 0.121 4.128 0.000 0.818 0.818
RM 0.552 0.122 4.526 0.000 0.723 0.723
IN ~~
EN 0.735 0.167 4.402 0.000 0.987 0.987
RM 0.608 0.141 4.328 0.000 0.650 0.650
EN ~~
RM 0.716 0.157 4.561 0.000 0.724 0.724
Variances:
PTRI_1r 1.304 0.272 1.304 0.522
PTRI_7 0.613 0.153 0.613 0.314
PTRI_21 1.083 0.199 1.083 0.662
PTRI_22 0.940 0.141 0.940 0.582
PTRI_10 1.483 0.257 1.483 0.640
PTRI_11r 1.755 0.318 1.755 0.849
PTRI_19 0.868 0.195 0.868 0.457
PTRI_24 0.530 0.109 0.530 0.473
PTRI_15r 1.121 0.220 1.121 0.547
PTRI_16 0.955 0.200 0.955 0.564
PTRI_23 1.475 0.219 1.475 0.691
PTRI_26 0.417 0.120 0.417 0.213
PTRI_13 0.797 0.113 0.797 0.629
PTRI_14 0.468 0.117 0.468 0.337
PTRI_18 0.709 0.134 0.709 0.635
PTRI_20r 1.152 0.223 1.152 0.546
PTRI_2 1.178 0.251 1.178 0.626
PTRI_6 0.942 0.191 0.942 0.447
PTRI_12 1.995 0.235 1.995 0.727
PTRI_17r 1.199 0.274 1.199 0.625
PTRI_3 0.882 0.179 0.882 0.528
PTRI_8 0.910 0.131 0.910 0.472
PTRI_25 1.048 0.180 1.048 0.615
PTRI_27r 1.273 0.238 1.273 0.553
PTRI_4r 1.294 0.242 1.294 0.510
PTRI_9 0.763 0.212 0.763 0.382
PTRI_28 1.419 0.183 1.419 0.804
PTRI_5 1.269 0.259 1.269 0.833
IC 1.194 0.270 1.000 1.000
IG 0.833 0.220 1.000 1.000
DM 0.927 0.181 1.000 1.000
IM 0.470 0.153 1.000 1.000
IN 0.705 0.202 1.000 1.000
EN 0.788 0.177 1.000 1.000
RM 1.242 0.257 1.000 1.000