【摘 要】
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因子分析是心理学、尤其是心理测量学的重要研究方法之一.探索性因子分析(EFA)验证性分子分析(CFA)是使用最广泛的两种因子分析方法.探索性因子分析是通过寻找公因子来达到降维以简化结构的目的.验证性因素分析则是对实际数据与理论模型的拟合情况进行检验的主要工具.但在心理测量领域,CFA由于严格的零交叉载荷的假设而导致常常不能重现EFA所获得的因子结构,这是一个长期未解决的问题,因此,Muthen等人
【机 构】
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北京师范大学心理学院,北京,100875
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因子分析是心理学、尤其是心理测量学的重要研究方法之一.探索性因子分析(EFA)验证性分子分析(CFA)是使用最广泛的两种因子分析方法.探索性因子分析是通过寻找公因子来达到降维以简化结构的目的.验证性因素分析则是对实际数据与理论模型的拟合情况进行检验的主要工具.但在心理测量领域,CFA由于严格的零交叉载荷的假设而导致常常不能重现EFA所获得的因子结构,这是一个长期未解决的问题,因此,Muthen等人在2009年提出了探索性结构方程建模(ESEM),大量理论和实证研究表明ESEM具有可以灵活探索因子结构和系统验证因子模型的功能和优点,因此已经在心理测量领域得到广泛应用.但是国内对此三种方法的比较依然存在空白.本研究采用Mplus7.0软件,通过模拟研究的方法对EFA、CFA和ESEM 三种方法的拟合指标进行比较以考察三种模型对存在交叉载荷的数据的拟合能力.本研究采用两因子模型,每个因子有6个观测变量,因子相关为0.3,主因子载荷为0.8,交叉载荷大小为0.3.样本量分为100,200,500三个水平,交叉载荷数量分别为2,4,8三个水平.主要拟合指标为CFI,TLI和RMSEA.预期结果：(1)样本量对EFA和ESEM的拟合情况没有显著影响,但随着样本量的增加,CFA对数据的拟合情况显著变好.(2)交叉载荷数量越多,EFA对数据拟合情况越好,ESEM基本不变,而CFA数据的拟合显著变差.
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