探索性因子分析与验证性因子分析异同比较.docx

探索性因子分析与验证性因子分析异同比较
探索性因子分析与验证性因子分析异同比较
因子分析是一种数据分析方法，它可以帮助研究者发现变量之间的关系并提取出变量深层次的结构信息。因子分析有两种类型：探索性因子分析和验证性因子分析。本文将会比较探索性因子分析和验证性因子分析的异同，从理论和实际背景出发。
探索性因子分析和验证性因子分析的异同
探索性因子分析（ExploratoryFactorAnalysis,EFA）和验证性因子分析（ConfirmatoryFactoringAnalysis,CFA）两种因子分析的主要区别在于前者的因子数是未知的，后者的因子数是已知的。当因子数是未知的时候，EFA能够自动找到这些因子，并告诉我们这些因子能表达什么（是哪些因子能解释我们观察到的现象）。而CFA则要求研究者事先有关于变量之间因果关系的假设，一般设置是隐含变量或结构方程模型，然后通过测量数据对这些假设进行检验。
探索性因子分析和验证性因子分析的理论基础是相同的，而它们的实际背景则略有不同。EFA主要应用于探索性研究，它能够用较少的数据来确定因素的个数，以及说明每个因素的含义。EFA在实际应用中，主要应用于数据清洗和标准化、可检测的因子数目矩阵；同时可借助探索因子负载矩阵（FactorLoadingMatrix）和打开项目负载矩阵（ItemLoadingMatrix）进行因子的解释和物品测量。这种方法一方面可以提取变量之间的关键性质，同时又可以避免研究中不必要的误解，从而提高研究的效力。EFA主要包括了主成分分析和公因数分析两种方法，其中主成分分析主要想减小变量间的冗余性，公因数分析则是为了找出变量间的共性，进而再通过步骤的实现来较完整地反映这些共性。
而CFA则更适合于检验、验证该理论的情况下，已有一定数量的研究成果，研究者已指定变量之间的联系模式，要据此分析样本数据。CFA一般用来检验结构方程式是否能够拟合已经设计好的模型，通过根据实际样本数据是否符合这个模型来验证该模型的合理性，从而再针对性地优化、调整模型。CFA中常用的支撑度指标有三种：比较适合度指数（ComparativeFitIndex,CFI）、规范适合度指数（NormedFitIndex,NFI）和均方误差适合指标（RootMeanSquareErrorofApproximation,RMSEA）。CFI、NFI都是0~1之间的数值，表征实际数据与设定模型的精度之间的接近程度；RMSEA则是误差波动值，应控制在0.05左右，数值越小，模型拟合度越好。
总而言之，探索性因子分析和验证性因子分析在方法、目的和结果上略有不同。探索性因子分析是一种探索性研究工具，用来发现变量之间的关系并提取出他们深层次的结构信息，确定因素的个数；验证性因子分析则是一种验证假设的方法，其目的是利用先验的理论指导框架，验证假设是否成立对实际数据进行检验，并对模型进行优化、调整。
结论
探索性因子分析和验证性因子分析都是因子分析的两种不同方法。作为探索性因子分析和验证性因子分析之间的比较，我们可以得出以下结论：
(1)探索性因子分析和验证性因子分析的目的不同，前者是探究因子的结构并确定因子数，后者是验证因子结构的合理性。
(2)探索性因子分析和验证性因子分析的应用领域不同，前者主要应用于探索性研究和数据分析，后者主要应用于检验理论模型是否成立。
(3)探索性因子分析和验证性因子分析的方法不同，前者是无先验模型假设的分析方法，后者则需要先知道因素结构和理论推断。
探索性因子分析和验证性因子分析都有其适用的特殊情况，选择何种方法应根据具体情况而定。在实际应用中，常常需要先通过探索性因子分析探索样本特点并初步确定因子结构，然后在此基础上进行验证性因子分析，从而更全面地深入理解数据的内在结构。