Hệ số hồi quy chuẩn hóa standardized regression weight trong CFA bao nhiêu là đẹp ?

Mục lục

Hệ số hồi quy chuẩn hóa standardized regression weight trong CFA nằm ở đâu

Khi phân tích CFA, hệ số factor loading chuẩn hóa chính là phần nằm trong kết quả estimates-scalar-Standardized Regression Weight.

Kích thước của hệ số tải factor loading là một yếu tố quan trọng. Trong trường hợp giá trị hội tụ cao, tải cao trên một yếu tố sẽ cho thấy rằng chúng hội tụ về một điểm chung, cấu trúc tiềm ẩn. Ở mức tối thiểu, tất cả các factor loading phải có ý nghĩa thống kê . Bởi vì factor loading có ý nghĩa thống kê vẫn có thể rất yếu về độ lớn, đặc biệt là với các mẫu lớn, một nguyên tắc chung là factor loading chuẩn hóa phải là 0.5 trở lên và lý tưởng là 0.7 trở lên. Trong hầu hết các trường hợp, các nhà nghiên cứu nên diễn giải trên các tham số chuẩn hóa, bởi vì chúng bị hạn chế trong phạm vi từ -1 đến 1.

Bình phương của standardized factor loading biểu thị mức độ thay đổi trong một biến quan sát được giải thích bằng yếu tố tiềm ẩn và được gọi là phương sai trích(variance extracted) của biến đó. Do đó,nếu tải trọng factor loading là 0.71, thì bình phương là 0.71*0.71 = 0.5. Nói tóm lại, nhân tố tiềm ẩn giải thích một nửa sự thay đổi của biến này, một nửa còn lại là phương sai sai số error variance.

Khi loading giảm xuống dưới 0.7, chúng vẫn thường có ý nghĩa thống kê, nhưng nhiều phương sai trong phép đo là phương sai sai số hơn phương sai được giải thích. Do đó, tải nhân tố minh họa một trường hợp khác mà ý nghĩa thống kê không có ý nghĩa đặc biệt.

Ước tính khả năng xảy ra tối đa(Maximum likelihood estimates) là tùy chọn ước tính mặc định điển hình cho các chương trình SEM. Mô hình cung cấp ước tính tải chưa chuẩn hóa, nhưng chúng cung cấp ít thông tin chẩn đoán ngoài việc chiều hướng tác động và ý nghĩa thống kê. Thay vào đó, ta sử dụng hệ số chuẩn hóa vì chúng cần thiết để tính toán các ước tính độ tin cậy và độ giá trị phân biệt. Nguyên tắc của chúng ta là tải nhân tố chuẩn hóa riêng lẻ (trọng số hồi quy) ít nhất phải là 0.5 và tốt nhất là 0.7. Hơn nữa, các số đo phương sai trích variance-extracted phải bằng hoặc vượt quá 0.5 và 0.7 được coi là ngưỡng tối thiểu để xây dựng độ tin cậy, ngoại trừ khi thực hiện nghiên cứu thăm dò. Bản chất là hệ số tải phải có giá trị trung bình là 0.7 hoặc cao hơn để đạt ngưỡng AVE= 0.5