Vi ger en grundläggande genomgång av datascreening och antagande testningsfrågor som är relevanta för undersökande och bekräftande faktoranalys tillsammans med praktiska råd för att genomföra analyser som är känsliga för dessa problem. Historiskt, faktoranalys utvecklades för att förklara sambanden mellan många kontinuerliga testresultat, vilket ledde till uttrycket av den gemensamma faktormodellen som en multivariat linjär regression modell med observerade, kontinuerliga variabler som tjänar som beroende variabler, och oobserverade faktorer som oberoende, förklarande variabler. Således börjar vi vårt dokument med en översyn av antagandena för den gemensamma faktormodellen och datascreening frågor eftersom de avser faktoranalys av kontinuerliga observerade variabler. I synnerhet beskriver vi hur principer från regressionsdiagnostik också gäller för faktoranalys. Sedan, eftersom moderna tillämpningar av faktoranalys ofta innebär analys av de enskilda objekten från ett enda test eller frågeformulär, en viktig fokus i detta dokument är faktoranalys av objekt. Även om den traditionella linjära faktormodellen är väl lämpad för analys av kontinuerligt fördelade variabler, ofta använda objekttyper, inklusive Likert-typ objekt, producerar nästan alltid dikotoma eller beställda kategoriska variabler. Vi beskriver hur relationer mellan sådana objekt ofta inte är väl beskrivna av produkt-moment korrelationer, som har tydliga förgreningar för den traditionella linjära faktoranalysen. En alternativ, icke-linjär faktoranalys med hjälp av polykoriska korrelationer har blivit mer lättillgänglig för tillämpade forskare och därmed mer populär. Följaktligen ser vi också över de antaganden och data-screening frågor som ingår i denna metod. Genom hela tidningen demonstrerar vi dessa procedurer med hjälp av en historisk datauppsättning med nio variabler för kognitiv förmåga. Nyckelord: Explorativ faktoranalys, konfirmeringsfaktoranalys, postfaktoranalys, modellering av strukturella ekvationer, regressionsdiagnostik, datascreening, antagandetest I likhet med alla statistiska modelleringsmetoder har faktoranalysen en uppsättning antaganden och resultatens exakthet är sårbar inte bara för brott mot dessa antaganden utan också för oproportionerligt inflytande från ovanliga observationer. Inte desto mindre ignoreras och feltolkas ofta betydelsen av datascreening och antagandetester i empiriska forskningsartiklar med hjälp av faktoranalys. Kanske vissa forskare har ett alltför urskillningslöst intryck av att, som ett stort urval förfarande, faktoranalys är "robust" att anta överträdelse och påverkan av ovanliga observationer. Eller också kan forskare helt enkelt vara omedvetna om dessa frågor. Därför, med den tillämpade psykologiforskare i åtanke, är vårt främsta mål för denna uppsats att ge en allmän översyn av datascreening och antagande testning frågor som är relevanta för faktoranalys tillsammans med praktiska råd för att genomföra analyser som är känsliga för dessa farhågor. Även om presentation av vissa matrisbaserade formler är nödvändig, strävar vi efter att hålla pappret relativt icke-tekniskt och didaktiskt. För att göra de statistiska begreppen konkreta ger vi dataanalytiska demonstrationer med hjälp av olika faktoranalyser baserade på en historisk datauppsättning med nio variabler för kognitiv förmåga. För det första, med fokus på faktoranalyser av kontinuerliga observerade variabler, går vi igenom den gemensamma faktormodellen och dess antaganden och visar hur principer från regressionsdiagnostik kan tillämpas för att bestämma förekomsten av inflytelserika observationer. Därefter övergår vi till analysen av kategoriska observerade variabler, eftersom att behandla ordnade, kategoriska variabler som kontinuerliga variabler är en extremt vanlig form av antagandeöverträdelse med faktoranalys i den materiella forskningslitteraturen. Således fokuserar en nyckelaspekt i dokumentet på hur den linjära gemensamma faktormodellen inte är väl anpassad till analysen av kategoriska, ordinellt skalade objekt-nivåvariabler, såsom Likert-typ poster. Vi beskriver sedan en alternativ metod till objektfaktoranalys baserad på polychoriska korrelationer tillsammans med dess antaganden och begränsningar. Vi börjar med en översyn av den linjära gemensamma faktormodellen som utgör grunden för både explorativ faktoranalys (EFA) och konfirmeringsfaktoranalys (CFA). Det främsta målet för både EFA och CFA är att modellera sambanden mellan ett potentiellt stort antal observerade variabler med hjälp av ett mindre antal oobserverade, eller latenta, variabler. De latenta variablerna är faktorerna. I EFA har en forskare inte en stark tidigare teori om antalet faktorer eller hur varje observerad variabel relaterar till faktorerna. I CFA, antalet faktorer är hypothesized a priori tillsammans med hypothesized samband mellan faktorer och observerade variabler. Med både EFA och CFA påverkar faktorerna de observerade variablerna för att redogöra för www.existresin.org
Linjäriteten antagandet av FA och PCA är till exempel nödvändigtvis kränkt när den gemensamma faktorn modellen är monterad på Pearson produkt-moment korrelationer mellan kategoriska, ordinala skalade poster, inklusive Likert-stil skalor REF.
Old and New Ideas for Data Screening and Assumption Testing for Exploratory and Confirmatory Factor Analysis
{'venue': 'Front. Psychology', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}