Я не уверен, как поступить с этим CFA, который я делаю в Lavaan. У меня есть выборка из 172 участников (я знаю, что это немного для CFA) и 28 предметов с 7-балльной шкалой Лайкерта, которая должна загружаться по семи факторам. Я сделал CFA с «mlm» -этиматорами, но подгонка модели была действительно плохой (χ2 (df = 329) = 739,36; сравнительный индекс соответствия (CFI) = .69; стандартизированный среднеквадратичный остаток (SRMR) =. 10; среднеквадратическая ошибка аппроксимации (RMSEA) = .09; RMSEA 90% доверительный интервал (CI) = [.08, .10]).
Я пробовал следующее:
Бифакторная модель с одним общим множителем метода -> не сходилась.
оценки для порядковых данных („WLSMV“) -> Подгонка модели: (χ2 (df = 329) = 462; сравнительный индекс соответствия (CFI) = .81; стандартизированный среднеквадратичный остаток (SRMR) =. 09; среднеквадратичная ошибка приближения (RMSEA) =. 05; RMSEA 90% доверительный интервал (CI) = [.04, .06])
уменьшение модели на элементы с низким коэффициентом загрузки и добавление ковариаций между конкретными элементами -> Подгонка модели: χ2 (df = 210) = 295; индекс сравнительного соответствия (CFI) = 0,86; стандартизированный среднеквадратичный остаток (SRMR) =. 08; среднеквадратическая ошибка аппроксимации (RMSEA) =. 07; RMSEA 90% доверительный интервал (ДИ) = [.06, .08].
Теперь мои вопросы:
Что мне делать с такой моделью?
Что было бы статистически правильно сделать?
Сообщите, что он подходит или что он не подходит? А какая из этих моделей?
Я был бы рад поговорить с вами об этом.
Вот вывод лавы CFA оригинальной модели:
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
источник
Ответы:
1. Вернитесь к Исследовательскому Факторному Анализу.
Если вы получаете очень плохие соответствия CFA, то это часто является признаком того, что вы слишком быстро перешли на CFA. Вы должны вернуться к исследовательскому факторному анализу, чтобы узнать о структуре вашего теста. Если у вас большая выборка (в вашем случае у вас ее нет), вы можете разделить ее, чтобы получить пробную и подтверждающую выборку.
Преимущество EFA заключается в том, что он дает большую свободу, поэтому вы узнаете гораздо больше о структуре теста, чем при рассмотрении только индексов модификации CFA.
В любом случае, надеюсь, что в результате этого процесса вы, возможно, определили несколько проблем и решений. Например, вы можете уронить несколько предметов; Вы можете обновить свою теоретическую модель того, сколько факторов существует, и так далее.
2. Улучшение Подтверждающего Факторного Анализа
Здесь можно сделать много замечаний:
CFA на весах со многими предметами на весы часто неэффективен по традиционным стандартам. Это часто приводит к тому, что люди (и заметьте, я думаю, что этот ответ часто неудачен) формируют участки предметов или используют только три или четыре предмета на шкалу. Проблема заключается в том, что обычно предлагаемые структуры CFA не в состоянии уловить небольшие нюансы в данных (например, небольшие перекрестные нагрузки, элементы в тесте, которые коррелируют чуть больше, чем другие, незначительные факторы неприятности). Они усилены многими пунктами в масштабе.
Вот несколько ответов на вышеуказанную ситуацию:
modificationindices(fit)вlavaan.Общие комментарии
Так что, в общем, если ваша модель CFA действительно плохая, вернитесь в EFA, чтобы узнать больше о вашей шкале. В качестве альтернативы, если у вас хорошее EFA, а ваш CFA выглядит немного плохо из-за хорошо известных проблем, связанных с наличием большого количества элементов в каждой шкале, тогда уместны стандартные подходы CFA, упомянутые выше.
источник
Я бы работал над тем, чтобы заставить бифакторную модель сходиться. Попробуйте скорректировать начальные значения ... это может быть подозрительный подход, поэтому имейте это в виду и интерпретируйте с осторожностью. Читайте об опасностях интерпретации моделей, которые сопротивляются конвергенции, если вы хотите быть по-настоящему осторожными - я признаю, что я сам пока не сделал этого много в своем исследовании SEM, поэтому я предлагаю сделать то, что вам нужно сделать, чтобы модель сходятся в основном в ваших интересах. Я не знаю, что это будет более подходящим для публикации, но если это явно не так, потому что модель бифактора тоже не подходит, это может быть полезно для вас знать.
В противном случае кажется, что вы сделали столько, сколько можете с имеющимися данными. AFAIK (я в последнее время глубоко изучал этот вопрос для своего собственного методологического проекта, поэтому, пожалуйста, исправьте меня, если я ошибаюсь !!), оценка WLSMV
lavaanиспользует пороги из полихорических корреляций, что является наилучшим способом получить хорошее соответствие индексы из CFA порядковых данных. Если вы правильно указали свою модель (или, по крайней мере, оптимально), это все, что вы можете сделать. Удаление элементов с низкой загрузкой и свободная оценка ковариаций между элементами даже немного далеко, но вы тоже это попробовали.Ваша модель не подходит по обычным стандартам, как вы, наверное, знаете. Конечно, вы не должны говорить, что это хорошо подходит, когда это не так. К сожалению, это относится ко всем наборам статистик соответствия, о которых вы сообщаете здесь (я полагаю, вы надеялись, что они подойдут). Некоторые из ваших подходящих статистических данных являются лишь довольно плохими, не совсем плохими (RMSEA = .05 приемлемо), но в целом ни одна из них не является хорошей новостью, и вы несете ответственность за то, чтобы быть честным об этом, если вы собираетесь публиковать эти результаты. Я надеюсь, что вы можете, FWIW.
В любом случае, вы можете собрать больше данных, если можете; это может помочь, в зависимости от того, что вы после. Если ваша цель - проверка подтверждающей гипотезы, то вы «посмотрели» на свои данные и увеличите частоту ошибок, если будете повторно использовать их в расширенной выборке, поэтому, если вы не можете просто отложить этот набор данных в сторону и реплицировать целое, свежий, более крупный, у вас есть сложный сценарий для обработки. Если вы в основном заинтересованы в оценке параметров и сужении доверительных интервалов, я думаю, что было бы разумно просто объединить столько данных, сколько вы можете собрать, включая те, которые вы уже использовали здесь. Если вы сможете получить больше данных, вы можете получить более подходящие индексы, которые сделают ваши оценки параметров более надежными. Надеюсь, этого достаточно.
источник