Faktör analizinde bir faktör tarafından sadece iki (veya daha az) öğenin (değişkenlerin) yüklü olması kabul edilebilir mi?

SPSS'de faktör analizi yoluyla koyduğum 20 değişkenim var. Araştırma amacıyla 6 faktör geliştirmem gerekiyor. SPSS, 8 değişkenin (20 üzerinden) düşük ağırlıklarla yüklendiğini veya çeşitli faktörler tarafından eşit olarak yüklendiğini gösterdi, bu yüzden onları kaldırdım. Kalan 12 değişken, 6 faktörde 2 çift olarak yüklendi, bu da mükemmel bir yapı - tıpkı istediğim gibi, ama şimdi, benimle çalışan profesörlerden biri neden (veya hangi koşullar altında) gerekçelendirme bulmamı istiyor faktör analizinin faktör başına 3 veya daha fazla öğe yüklendiğinde, faktör analizinin yararlı olduğu yaygın olarak bilindiği için faktör başına sadece 2 madde tutmak uygundur .

Herkes bu konuda, tercihen yayınlanmış bir referansta bana yardımcı olabilir mi?

Faktör başına iki veya üç madde, CFA (doğrulayıcı FA) modelinizin tanımlanması sorunudur.

Basitlik için, her bir faktörün varyansını 1 olarak ayarlayarak modelin tanımlandığını varsayalım. Ayrıca, ilişkili ölçüm hataları olmadığını varsayın.

İki öğeli tek faktörlü bir modelde iki yükleme ve tahmin edilecek iki hata varyansı = 4 parametre vardır, ancak varyans-kovaryans matrisinde yalnızca 3 önemsiz girdi vardır, bu nedenle dört parametreyi tahmin etmek için yeterli bilgiye sahip değilsiniz. ihtiyacınız var.

Üç maddeli tek faktörlü bir modelde üç yükleme ve üç hata varyansı vardır. Varyans-kovaryans matrisinin altı girişi vardır ve dikkatli analitik inceleme modelin tam olarak tanımlandığını gösterir ve parametre tahminlerini varyans-kovaryans matris girişlerinin işlevleri olarak cebirsel olarak ifade edebilirsiniz. Tek faktör başına daha fazla öğe ile, aşırı tanımlanmış bir modeliniz (parametrelerden daha fazla serbestlik derecesi) vardır, bu da genellikle gitmek için iyi olduğunuz anlamına gelir.

Daha fazla bir faktörle, CFA modeli her bir faktör için her zaman 3+ öğe ile tanımlanır (çünkü her faktör için basit bir ölçüm modeli tanımlanır, bu yüzden kabaca konuşmak gerekirse her faktör için tahminler alabilir ve kovaryanslarını buna göre tahmin edebilirsiniz). Bununla birlikte, her faktörün popülasyonda en az bir başka faktöre sahip sıfır olmayan bir kovaryansa sahip olması koşuluyla, faktör başına iki maddeli bir DFA tanımlanır. (Aksi takdirde, söz konusu faktör sistemden çıkar ve iki öğeli tek faktörlü bir model tanımlanmamıştır.) Tanımlama kanıtı oldukça tekniktir ve matris cebirinin iyi anlaşılmasını gerektirir.

Bollen (1989) , bölüm 7'deki CFA modellerinin tanımlanması konularını tamamen ve kapsamlı bir şekilde tartışmaktadır. Bkz. S. 244 özellikle üç ve iki gösterge kuralları ile ilgili.

"Faktör başına 3 madde" kriterini hiç duymadım. Soruyu tersine çevirir ve profesörünüzden bu ifade için sağlam bir referans bulmasını isterim.

Bunun yanı sıra, "araştırma amacıyla, 6 faktör geliştirmem gerekiyor." söylemesi garip bir şey.

Faktör analizinin temel amacı 1) kaç faktörün (genellikle psikolojik özelliklerin) ölçülen değişkenlerin (daha büyük) sayısının altında olduğunu bulmaktır. Sonra 2), faktör yüklerine dayanarak, bu faktörlerin gerçekte ne olduğunu açıklamaya çalışır.

6 faktörü "geliştirmez", 6 faktörü "ölçmeye çalışırsınız".

Bununla birlikte, mevcut çapraz yüklemeler (çeşitli faktörler tarafından yüklenen değişkenler) genellikle faktörlerin birbiriyle "ilişkilendirmeye çalıştığının" bir göstergesidir. Bu, aslında her şeyin gerçek dünyadaki her şeyle ilişkili olduğunu bildiğimizden beri mantıklı. Bu gözlemi analizinizde eğik (dikey varimax yerine) kullanarak uygulamak çoğu zaman birçok çapraz yüklemeden kurtulur. IMHO, teorik olarak da daha sağlam.

Bir şans verin, her faktör için daha fazla ürün elde edebilirsiniz. Bu da (kısmen) sorununuzu çözebilir.

Şimdi aynı problemim var. İşte faktör başına en az 3 madde kullanılmasını öneren bir makale. Bununla birlikte, istisnai durumlarda, faktör başına öğeleri kullanabilirsiniz (s.60). http://www.sajip.co.za/index.php/sajip/article/download/168/165 Davam, istisnai gibi görünüyor çünkü web tabanlı denemede oyuncu hakkında bilgi veren iki değişken var strateji ve strateji gücü. Bazı faktörler için 2 öğenin kullanımını meşrulaştırmanıza da yardımcı olabilir.