验证性因子分析：从理论到实践
发布时间：2025-04-12 21:17:42来源：
验证性因子分析（CFA）是一种统计方法，用于检验测量模型是否符合预期的理论结构。这种方法常用于社会科学、心理学和市场研究等领域，以评估问卷或量表的有效性和可靠性。CFA通过设定特定的因子载荷和误差项来验证假设的模型，与探索性因子分析不同，它更注重对已有理论的支持。
在实际应用中，CFA首先需要构建理论模型，并根据数据进行拟合。研究者需选择合适的软件工具，如AMOS、Mplus或R语言中的lavaan包，输入数据并运行分析。结果通常包括拟合指数（如CFI、TLI、RMSEA）来判断模型适配度。如果模型不符合预期，则需调整假设重新测试。
此外，CFA还能够识别潜在变量之间的关系，为后续研究提供依据。例如，在教育领域，通过CFA可以验证学生学习动机与学业成绩之间的因果联系。总之，CFA不仅是一种技术手段，更是科学决策的重要支撑。
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