Apakah dapat diterima untuk hanya memiliki dua (atau kurang) item (variabel) yang dimuat oleh faktor dalam analisis faktor?

Saya memiliki 20 variabel yang telah saya analisis faktor di SPSS. Untuk keperluan penelitian, saya perlu mengembangkan 6 faktor. SPSS telah menunjukkan bahwa 8 variabel (dari 20) telah dimuat dengan bobot rendah atau telah dimuat secara sama oleh beberapa faktor, jadi saya telah menghapusnya. 12 variabel yang tersisa telah dimuat berpasangan dari 2 dalam 6 faktor, yang merupakan struktur sempurna - seperti yang saya inginkan, tetapi sekarang, salah satu profesor yang bekerja dengan saya ingin saya menemukan alasan mengapa (atau dalam kondisi apa) tepat untuk menyimpan hanya 2 item per faktor, karena secara umum diketahui bahwa analisis faktor berguna dengan hasil 3 atau lebih item dimuat, per faktor.

Adakah yang bisa membantu saya mengatasi masalah ini, lebih disukai dengan referensi yang dipublikasikan juga?

Dua atau tiga item per faktor adalah pertanyaan tentang identifikasi model CFA (FA konfirmasi) Anda.

Mari kita asumsikan kesederhanaan bahwa model diidentifikasi dengan menetapkan varians dari masing-masing faktor menjadi 1. Asumsikan juga bahwa tidak ada kesalahan pengukuran yang berkorelasi.

Model faktor tunggal dengan dua item memiliki dua pemuatan dan dua varians kesalahan untuk diperkirakan = 4 parameter, tetapi hanya ada 3 entri non-sepele dalam matriks varians-kovarians, sehingga Anda tidak memiliki informasi yang cukup untuk memperkirakan empat parameter yang kamu perlukan.

Model faktor tunggal dengan tiga item memiliki tiga pemuatan dan tiga varian kesalahan. Matriks varians-kovarians memiliki enam entri, dan pemeriksaan analitik yang cermat menunjukkan bahwa model tersebut benar-benar diidentifikasi, dan Anda dapat secara aljabar mengekspresikan estimasi parameter sebagai fungsi dari entri matriks varians-kovarians. Dengan lebih banyak item per faktor tunggal, Anda memiliki model yang teridentifikasi secara berlebihan (lebih banyak kebebasan daripada parameter), yang biasanya berarti Anda baik untuk melakukannya.

Dengan lebih dari satu faktor, model CFA selalu diidentifikasi dengan 3+ item per masing-masing faktor (karena model pengukuran sederhana diidentifikasi untuk setiap faktor, sehingga secara kasar Anda dapat memperoleh prediksi untuk setiap faktor dan memperkirakan kovariannya berdasarkan pada itu). Namun, CFA dengan dua item per faktor diidentifikasi asalkan masing-masing faktor memiliki kovarian non-nol dengan setidaknya satu faktor lain dalam populasi. (Kalau tidak, faktor yang dimaksud keluar dari sistem, dan model dua faktor tunggal tidak diidentifikasi.) Bukti identifikasi agak teknis, dan membutuhkan pemahaman yang baik tentang aljabar matriks.

Bollen (1989) secara penuh dan menyeluruh membahas masalah-masalah identifikasi model CFA pada bab 7. Lihat hal. 244 khusus mengenai aturan tiga dan dua indikator.

Saya tidak pernah mendengar tentang kriteria "3 item per faktor". Saya akan membalikkan pertanyaan dan meminta profesor Anda untuk membuat referensi yang bagus untuk pernyataan ini.

Selain itu, "untuk tujuan penelitian, saya perlu mengembangkan 6 faktor." adalah hal yang aneh untuk dikatakan.

Tujuan dasar dari analisis faktor adalah 1) mencari tahu berapa banyak faktor (seringkali sifat psikologis) yang mendasari sejumlah besar variabel yang diukur. Kemudian 2), berdasarkan pembebanan faktor, seseorang mencoba menggambarkan apa sebenarnya faktor-faktor ini.

Anda tidak "mengembangkan" 6 faktor, Anda "mencoba mengukur" 6 faktor.

Namun, beban silang (variabel yang dimuat oleh beberapa faktor) sering kali merupakan indikasi bahwa faktor-faktor tersebut "mencoba berkorelasi" satu sama lain. Yang masuk akal karena kita tahu bahwa pada dasarnya segala sesuatu berkorelasi dengan semua yang ada di dunia nyata. Menerapkan pengamatan ini dalam analisis Anda dengan menggunakan rotasi miring (bukan varimax ortogonal) sering menghilangkan banyak beban silang. IMHO, ini lebih terdengar secara teoritis juga.

Cobalah, Anda mungkin berakhir dengan lebih banyak item per faktor. Itu mungkin (sebagian) menyelesaikan masalah Anda juga.

Saya memiliki masalah yang sama sekarang. Berikut ini adalah artikel yang merekomendasikan untuk menggunakan setidaknya 3 item per faktor. Namun, dalam kasus luar biasa, Anda dapat menggunakan item per faktor (hal.60). http://www.sajip.co.za/index.php/sajip/article/download/168/165 Kasus saya tampaknya luar biasa, karena hanya ada dua variabel dalam percobaan berbasis web saya, yang memberikan informasi tentang pemutar strategi dan kekuatan strategi. Mungkin itu bisa membantu Anda juga untuk melegitimasi penggunaan 2 item untuk beberapa faktor.