验证性因子分析及其应用探讨
发布时间：2025-02-26 08:58:10来源：
验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）是一种统计技术，用于检验理论模型中观测变量与潜在变量之间的关系。与探索性因子分析不同，CFA 要求研究者事先对因子结构有所假设，并通过数据来验证这一假设是否成立。CFA 在社会科学、心理学、市场营销等领域有着广泛的应用，它可以帮助研究人员评估测量工具的有效性和可靠性，从而确保研究结果的准确性和可信度。
在实际应用中，CFA 可以帮助我们理解复杂的概念如何通过多个指标进行测量。例如，在心理测量学中，CFA 可以用来检验问卷设计是否有效地捕捉到了研究者想要测量的心理特质。此外，CFA 还可以用于多维量表的构建和验证，以及跨文化研究中的量表等效性检验。通过 CFA，研究者能够更精确地定义和测量复杂的社会现象，为理论发展提供坚实的数据支持。
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