Perbedaan antara analisis faktor eksploratori dan konfirmasi dalam menentukan independensi konstruk

12

Para peneliti sering menggunakan dua ukuran yang memiliki item yang sangat mirip dan berpendapat bahwa mereka mengukur hal-hal yang berbeda (misalnya, "Saya selalu khawatir ketika saya berada di sekitar mobil"; "Saya takut mobil"). Mari kita memanggil langkah-langkah hipotetis Ketakutan Mobil Mengukur dan Kecemasan dari Skala Mobil. Saya tertarik untuk menguji secara empiris jika mereka memang menilai konstruk laten yang berbeda, atau jika mereka mengukur hal yang sama.

Dua cara terbaik yang dapat saya pikirkan untuk melakukan ini adalah melalui analisis pabrik eksplorasi (EFA) atau analisis faktor konfirmatori (CFA). Saya pikir EFA akan bagus karena memungkinkan semua item untuk memuat secara bebas tanpa kendala. Jika item dari dua skala memuat pada faktor yang sama, maka saya dapat menyimpulkan bahwa tindakan tersebut kemungkinan tidak menilai hal-hal yang berbeda dengan sangat baik. Saya juga dapat melihat manfaat dalam CFA, karena saya akan menguji model yang telah ditentukan. Sebagai contoh, saya bisa membandingkan kecocokan model di mana semua item memuat ke faktor tunggal (yaitu, mereka tidak menilai konstruksi yang berbeda) atau item dipisahkan ke dalam ukuran yang diharapkan. Masalah dengan CFA, saya kira, adalah bahwa itu tidak akan benar-benar mempertimbangkan model alternatif (misalnya, model tiga faktor).

Untuk keperluan diskusi, mari kita mungkin juga mempertimbangkan bahwa mungkin ada dua langkah yang sangat mirip di luar sana (misalnya, kuesioner kecemasan mobil dan Timbangan untuk penilaian ketakutan mobil) yang ingin saya lempar ke dalam campuran!

Bagaimana saya bisa menentukan secara statistik jika dua ukuran menilai konstruksi yang berbeda?

Behacad
sumber
2
Alternatif untuk {E | C} FA adalah pendekatan multi-sifat multi-sifat . Ini pada dasarnya didasarkan pada pendekatan korelasional - dengan pro dan kontra (sifat laten) - dan telah dibahas pada utas berikut, antara lain: stats.stackexchange.com/a/9944/930 ; stats.stackexchange.com/q/24418/930 .
chl
Ya, itu akan menjadi pendekatan yang cukup menarik! Sayangnya, kami hanya menggunakan satu metode dalam bidang ini biasanya (misalnya, kuesioner laporan diri sendiri).
Behacad
2
Teknik MTMM dapat digunakan dengan langkah-langkah yang dilaporkan sendiri dikumpulkan pada dua instrumen yang berbeda menilai konstruksi terkait atau serupa. Pendekatan alternatif meliputi metode analitik faktor yang lebih rumit dan pemodelan persamaan struktural.
chl
1
Ada banyak makalah yang tersedia, termasuk tinjauan ini Pemodelan persamaan struktural data multitrait-multimethod: model yang berbeda untuk berbagai jenis metode , atau makalah ini Menganalisis data multitrait-multimethod dengan model persamaan struktural untuk variabel ordinal menggunakan penduga WLSMV yang menunjukkan ide umum . Saya dapat mencoba menemukan referensi yang lebih baik untuk konteks studi Anda. Bisakah Anda memberi tahu kami: apakah item itu ordinal (misalnya, tipe likert) atau biner, ukuran sampel, dan jumlah aspek yang ingin Anda nilai?
chl
1
Terima kasih untuk balasan Anda! Kuisioner adalah tipe Likert (biasanya 5 opsi, tetapi mungkin ada yang 4). Mungkin ada 4 atau 5 kuesioner yang mungkin atau mungkin tidak menilai hal yang sama, dan saya ingin menguji ini secara empiris. Saya punya sampel sekitar 300 sekarang. Adapun jumlah segi, saya tidak yakin apa yang Anda maksud persis (faktor?), Tetapi setiap ukuran secara teoritis dapat menilai hal-hal yang berbeda (jadi 4-5 faktor berbeda), atau mereka menilai hal yang sama (1 faktor), atau apa pun dalam antara! Apakah MTMM akan menjadi cara yang baik untuk menentukan apakah mereka menilai konstruk laten yang berbeda?
Behacad

Jawaban:

2

Metode-metode ini adalah contoh penerapan analisis data eksplorasi dan konfirmasi. Analisis data eksplorasi mencari pola sementara analisis data konfirmasi melakukan pengujian hipotesis statistik pada model yang diusulkan. Itu benar-benar tidak boleh dilihat dalam hal metode mana yang digunakan itu lebih merupakan masalah apa tahap dalam analisis data Anda Jika Anda tidak yakin faktor apa yang termasuk dalam model Anda, Anda menerapkan EFA. Setelah Anda menghilangkan beberapa faktor dan memutuskan apa yang akan dimasukkan dalam model Anda, Anda melakukan CFA untuk menguji model secara formal untuk melihat apakah faktor-faktor yang dipilih signifikan.

Michael R. Chernick
sumber
5
Terima kasih atas jawabannya, meskipun saya merasa Anda belum menjawab pertanyaan itu. Saya menghargai perbedaan dalam EFA dan CFA dan bagaimana mereka menjawab pertanyaan yang berbeda, saya hanya ingin tahu mana yang paling tepat dalam konteks ini. Mengingat Anda menjawab, saya cenderung berpikir Anda menyarankan EFA.
Behacad
Apakah Anda memiliki ukuran penilaian untuk masing-masing dan apakah Anda memberikan kedua survei kepada individu yang sama. Saya berpikir bahwa Anda dapat memasangkan skor dan melihat apakah ada korelasi yang tinggi.
Michael R. Chernick
Semua peserta akan mengisi semua kuesioner. Saya tidak yakin apa yang Anda maksud dengan "ukuran penilaian". Saya hanya akan menjumlahkan skor pada semua pertanyaan dalam kuesioner.
Behacad
1

Jika saya memahami pertanyaan Anda dengan benar, ini adalah pertanyaan tentang pengujian . Maka hanya pengujian membutuhkan semacam analisis faktor konfirmasi, sama dengan pertanyaan: "apakah sarana dalam subkelompok benar-benar berbeda?" membutuhkan uji-t.

Sayangnya (?) Dengan pemilihan pendekatan umum dari metode analisis faktor yang sesuai juga model matematika (dan statistik) yang berbeda sering tersirat, misalnya, jika Anda memilih "CFA" di SPSS maka tersirat bahwa Anda menganggap kesalahan tidak berkorelasi dan bahwa kesalahan yang tidak berkorelasi diperkirakan dan estimasi tersebut dikeluarkan dari model - jadi, menurut pendapat saya, karena implikasi lebih lanjut pemilihan awal dari pendekatan analitik faktor yang benar sering dikompromikan oleh implikasi matematis / statistik ini.

Singkatnya: pertanyaan Anda adalah salah satu dari "pengujian nol", sehingga Anda memerlukan CFA atau lebih baik: metode yang dikembangkan dalam kerangka SEM (pemodelan persamaan struktural). Catatan, ada milis yang ramah dan membantu penuh pakar di SEM yang disebut "SEMNET" dan karena saya bukan pakar sungguhan, Anda dapat menyaring tanggapan Anda dengan bertanya di sana ...

Gottfried Helms
sumber
Terimakasih atas balasan anda. Saya akrab dengan CFA, EFA, dan SEM, tetapi saya tidak yakin bagaimana mengeksplorasi secara khusus jika dua kuesioner pada dasarnya mengukur hal yang sama. Bagaimana Anda mengusulkan saya melakukan ini di SEM?
Behacad
@Behacad: Saya akan bertanya di SEMNET :-) Yah, sebenarnya saya tidak punya pengalaman dengan koefisien untuk pengujian struktur laten. Mungkin pengantar yang baik diberikan oleh buku James Steiger, yang sering dirujuk oleh SEMNETters. (Maaf saya tidak bisa membantu lebih lanjut di sini)
Gottfried Helms