Существует ли стандартная мера соответствия для проверки Исследовательского факторного анализа?

Я моделирую исследовательский факторный анализ в R, Python, Mplus и SPSS с методом максимального правдоподобия и ортогональным вращением Varimax. Однако каждое программное обеспечение дает разные меры соответствия, и я не уверен, какая из следующих мер соответствия подтверждает достоверность факторного анализа:

  1. КМО тест
  2. Тест Бартлетта на сферичность
  3. Сравнительный индекс соответствия (CFI) / индекс Такера-Льюиса (TLI)
  4. Статистика хи-квадрат
  5. РМСЕА
  6. СРМР

Ниже приведены два предыдущих исследования, в которых упоминаются первые два показателя в их модели ОДВ, тогда как в других исследованиях упоминаются некоторые из шести показателей или их комбинация:

  1. Börjesson M, Hamilton CJ, Näsman P, Papaix C (2015) Факторы, стимулирующие общественную поддержку политики по сокращению заторов на дорогах: взимание платы за пробки, бесплатный общественный транспорт и увеличение количества дорог в Стокгольме, Хельсинки и Лионе. Transp Res Part A Policy Pract 78:452–462. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.tra.2015.06.008

  2. Li L, Bai Y, Song Z и др. (2018) Анализ конкурентоспособности общественного транспорта на основе текущей лояльности пассажиров. Transp Res Part A Policy Pract 113:213–226. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.04.016

Пожалуйста, помогите мне с этой проблемой.


python r spss chi-squared factor-analysis
person Ishant Sharma    schedule 06.12.2019    source источник
comment
Я не специалист по факторному анализу, но, насколько мне известно, КМО измеряет сферичность ваших данных. Более сферические данные (круговое распределение) хуже с точки зрения уменьшения размерности, снижения качества вашего факторного анализа. Таким образом, KMO в значительной степени говорит вам, насколько хорошо вы справляетесь, когда уменьшаете размерность данных.   -  person Umberto Mignozzetti    schedule 06.12.2019
comment
Поскольку это не связано с каким-либо конкретным языком программирования и касается статистических методов в целом, вместо этого вам следует задать свой вопрос на странице Cross Validated, где статистические вопросы по теме, а не по переполнению стека.   -  person MrFlick    schedule 06.12.2019
comment
Спасибо, Умберто. Да, KMO - это начальный тест для проверки факторизуемости выборки вместе с тестом Бартлетта. Мой образец удовлетворяет обоим тестам.   -  person Ishant Sharma    schedule 06.12.2019
comment
Спасибо за это, MrFlick. Я разместил вопрос в Cross Validated. Оценил!!   -  person Ishant Sharma    schedule 06.12.2019

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Поскольку на нем есть тег SPSS, я отвечу в отношении того, что предлагает SPSS для исследовательского факторного анализа в процедуре FACTOR. Как уже упоминалось, тест на сферичность Бартлетта и статистика КМО в основном являются проверками здравомыслия на предмет того, есть ли у вас что-то общее в качестве основы для общего факторного анализа. Другие меры предназначены для проверки соответствия данных модели. Единственный из них, доступный в FACTOR, - это критерий хи-квадрат для оценки максимального правдоподобия и обобщенной оценки методом наименьших квадратов. Это в основном дает вам информацию о том, плохо ли данные подходят для модели (с небольшим значением p), и для улучшения соответствия требуются дополнительные факторы.

person David Nichols    schedule 11.12.2019