EFA, CFA에 대한 질문 드립니다. 정말 감사합니다.
교수님, 안녕하세요? 저는 현재 심리학과에서 연구를 수행 중인 학생입니다.
제목에 작성했듯 척도 번안본 타당화 작업을 위해 EFA, CFA를 실시하고 있는데, 그 과정에서 궁금한 점이 생겨서 이렇게 질문을 남깁니다. 아래 몇 가지 질문 목록을 작성해 보았으니 한 번 읽어봐 주시기를 부탁 드립니다.
1. 여러 논문들을 보면 EFA 결과에 '문항-요인 총점 간 상관계수' 또는 '총점-문항 간 상관'과 같은 표현으로 값을 제시해 둔 것을 확인할 수 있었는데요.
문항-요인 총점 간 상관이 .40 이하인 문항은 제거(Kline, 1986)해야 한다고 배우기도 한 터라 이를 따라 분석을 수행해 보고자 합니다.
다만 제가 활용하고 있는 통계 패키지는 SPSS로, 해당 프로그램으로 출력된 결과 로그에서는 딱히 문항-요인 총점 간 상관계수를 보고하고 있지 않은 것 같아 어떻게 해야 해당 값을 도출해낼 수 있을지 여쭙고 싶습니다.
2. 문항 선별을 위해
1) 요인부하량 .40 이하인 문항,
2) 요인부하량 차이가 .10을 넘지 않는 교차부하 문항,
3) 신뢰도 분석 시 CITC가 .30을 넘지 않는 문항
에 대한 삭제를 해나가며 CFA를 수행해 보고 있는데요.
그렇게 하더라도 Model Fit이 나아질 기미가 전혀 보이지 않아 당혹스럽습니다. (아직 1번에 질문드렸던 대로 문항-요인 총점 간 상관이 .40 이하인 문항은 고려하지 못했습니다.)
문항을 기존 척도에서 6개 정도 삭제하고 요인 수도 7개에서 4개로까지 줄어버렸는데도 적합도 지수들이 양호한 범위 내로 올라오지 않는다는 것은 .. 어떤 의미일까요?
제가 추가로 어떤 분석을 더 수행해 본다면 좋을지 고견을 여쭙고 싶습니다. 혹시나 하여 아래 CFA 결과를 첨부하오니 답변하시는 데 참고가 된다면 활용해 주십시오.
바쁘신 와중에 긴 글 읽어주셔서 정말 감사드립니다. 편안한 하루 보내시기를 바랍니다!
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MODEL FIT INFORMATION
Number of Free Parameters 12
Loglikelihood
H0 Value -1361.836
H1 Value -1343.908
Information Criteria
Akaike (AIC) 2747.673
Bayesian (BIC) 2790.121
Sample-Size Adjusted BIC 2752.078
(n* = (n + 2) / 24)
Chi-Square Test of Model Fit
Value 35.857
Degrees of Freedom 2
P-Value 0.0000
RMSEA (Root Mean Square Error Of Approximation)
Estimate 0.258
90 Percent C.I. 0.188 0.335
Probability RMSEA <= .05 0.000
CFI/TLI
CFI 0.735
TLI 0.204
Chi-Square Test of Model Fit for the Baseline Model
Value 133.560
Degrees of Freedom 6
P-Value 0.0000
SRMR (Standardized Root Mean Square Residual)
Value 0.069
STDYX Standardization
Two-Tailed
Estimate S.E. Est./S.E. P-Value
LGB BY
LGB1 0.457 0.097 4.711 0.000
LGB2 0.468 0.080 5.867 0.000
LGB3 0.522 0.088 5.955 0.000
LGB4 0.663 0.095 6.947 0.000
Intercepts
LGB1 2.130 0.113 18.779 0.000
LGB2 2.214 0.117 18.994 0.000
LGB3 4.188 0.196 21.354 0.000
LGB4 3.613 0.172 20.989 0.000
Variances
LGB 1.000 0.000 999.000 999.000
Residual Variances
LGB1 0.791 0.089 8.911 0.000
LGB2 0.781 0.075 10.436 0.000
LGB3 0.727 0.092 7.938 0.000
LGB4 0.561 0.126 4.432 0.000
R-SQUARE
Observed Two-Tailed
Variable Estimate S.E. Est./S.E. P-Value
LGB1 0.209 0.089 2.355 0.019
LGB2 0.219 0.075 2.934 0.003
LGB3 0.273 0.092 2.977 0.003
LGB4 0.439 0.126 3.473 0.001
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이일현 (2024-10-14 22:45:39)
1. 문항-요인 총점 간 상관관계는 SPSS 에서 요인 총점 변수를 새로 생성해야 합니다 .
예를 들어 3문항(Q1, Q2, Q3) 가 있고 이 3 문항이 하나의 요인(F1) 이라면
Q1 Q2 Q3 F1
------------------
2 2 3 7
본래 변수는 Q1, Q2, Q3 3개 변수만 있겠죠.
이 3 문항을 합산해서 새로운 변수 F1 을 만드세요.
그리고 Q1-F1, Q2-F1, Q3-F1 간 상관분석을 하면 됩니다.
2. 먼저 EFA 에서 타당도를 확인해야 합니다.
CFA 전에 EFA 단계에서 타당도가 있는 문항들 만을 찾아준 다음 그 문항과 요인으로 CFA 를 해야 합니다.
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