二阶验证性因子分析原理及不同软件的实现

发布网友发布时间：2024-10-13 09:38

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热心网友时间：2024-10-21 18:05

二阶验证性因子分析（Second-Order CFA）是一种统计方法，由Schmidt and Leiman（1957）提出，用于分析数据中的复杂结构。它在模型中引入了二阶因子，区别于一阶分析，如一阶因子既作为原因又作为结果，存在残差项，并且二阶因子载荷是自由估计的参数。二阶因子分析模型简化了一阶因子间的方差估计。接下来，我们看看不同软件如何实现这一分析：

1. MPLUS软件示例：
- 在VARIABLE部分，列出观测指标变量名。
- 在ANALYSIS部分，选择GENERAL类型并使用ML估计器。
- 在MODEL中，定义FACTOR1至FACTOR3，然后建构二阶变量SECOND。
- 输出部分，选择标准模型指标。

2. AMOS软件：
- 确保至少一个二阶因子的方差设为1，否则无法执行。

3. SMARTPLS：
- 需要将所有一阶元素包含在二阶变量中进行分析。

4. LISREL：
- 在Latent Variables部分定义F1至F3和SECOND，它们之间的关系明确表示。

参考上述步骤，结合Schmidt和Leiman的工作，以及Geiser和Byrne的著作，来进行二阶验证性因子分析。每种软件的使用都有其特定的设置要求，确保理解并遵循相应软件的指南。