Home | KTL cơ bản | Các thuật ngữ chính trong CFA
Giải thích các thuật ngữ chính trong phân tích CFA
Giải thích các thuật ngữ chính trong phân tích CFA

Các thuật ngữ chính trong CFA

      • Heywood case: giải pháp nhân tố cho ra một ước lượng phương sai sai số nhỏ hơn 0 (phương sai sai số âm). Các chương trình SEM thông thường sẽ sinh ra một giải pháp không phù hợp khi trường hợp Heywood tồn tại.
      • Identification: xem dù có đủ thông tin để xác định một giải pháp cho một tập các phương trình cấu trúc. Một vấn đề xác định dẫn đến một mô hình đề xuất không thể tạo ra một kết quả ước lượng duy nhất và có thể cản trở chương trình SEM tìm ra các kết quả. Có 3 loại xác định là overidentified, just-identified, và underidentified.
      • Just-identified: mô hình SEM chỉ bao gồm đủ bậc tự do để ước lượng tất cả các tham số tự do. Các mô hình xác định đúng được định nghĩa có độ phù hợp hoàn hảo, nghĩa là một đánh giá độ phù hợp sẽ vô nghĩa.
      • Measurement model: mô tả lý thuyết đo lường, cho biết cách các khái niệm được tổ chức bởi các tập biến đo lường. Việc mô tả này tương tự EFA, chỉ khác là số nhân tố và các hệ số tải cho mỗi nhân tố là phải biết trước.
      • Measurement theory: các mối quan hệ cho biết cách các biến đo lường mô tả một khái niệm. Một lý thuyết đo lường có thể được thể hiện bởi một phương trình giống dạng phương trình toán học liên hệ một nhân tố (khái niệm) với các biến đo lường.
      • Modification index: lượng giá trị chi – bình phương của mô hình tổng thể giảm được bằng cách tự do bất kì một nhánh riêng rẽ nào đó (hiện tại không được ước lượng), hay chính là giá trị chi – bình phương của mô hình giảm được khi ước lượng thêm một nhánh trong mô hình.
      • Nomological validity: đó là kiểm tra tính hợp lệ xem liệu các mối tương quan giữa các khái niệm trong lý thuyết đo lường có ý nghĩa.
      • Operationalization: cách một khái niệm được mô tả. Với CFA, một tập các biến đo lường được sử dụng để mô tả một khái niệm.
      • Order condition: yêu cầu rằng bậc tự do cho một mô hình là lớn hơn 0, nghĩa là, số thành phần hiệp phương sai riêng và phương sai trừ đi số tham số tự do ước lượng phải là dương.
      • Overidentified model: mô hình có thành phần hiệp phương sai riêng và phương sai nhiều hơn các tham số được ước lượng. Nó có bậc tự do dương. Đây là loại xác định ưa thích cho một mô hình SEM.
      • Parameter: biểu diễn bằng số của một vài đặc điểm của một tổng thể.
      • Rank condition: yêu cầu mỗi tham số ước lương riêng rẽ là duy nhất. Nếu bạn nghĩ rằng một tập các phương trình có thể xác định bất kì biến phụ thuộc nào thì điều kiện hạng sẽ bị vi phạm nếu có sự trùng lặp của hai phương trình.
      • Reflective measurement theory (mô hình thang đo kết quả): lý thuyết dựa trên giả định rằng (1) các cấu trúc ẩn tác động lên các biến đo lường và (2) sai số đo lường là kết quả của việc không thể giải thích hết các phép đo này. Nó là một dạng mô tả điển hình cho một cấu trúc ẩn.
      • Residuals: các sự khác nhau riêng rẽ giữa các thành phần hiệp phương sai quan sát và thành phần hiệp phương sai ước lượng.
      • Squared multiple correlations: các giá trị thể hiện phương sai của một biến đo lường được giải thích bởi một nhân tố ẩn. Nó có ý nghĩa tương tự như communality của EFA.
      • Tau-equivalance: giả định rằng một mô hình đo lường là đồng dạng và tất cả các hệ số tải nhân tố bằng nhau.
      • Underidentified model hay unidentified model: mô hình có nhiều tham số được ước lượng hơn so với số thành phần phương sai – hiệp phương sai.
      • Unidimensional measures: tập hợp của các biến đo lường (indicators) chỉ mô tả cho một biến ẩn, nghĩa là mỗi biến đo lường chỉ tải duy nhất cho một khái niệm.
      • Variance extracted: tổng lượng phương sai của một biến đo lường có phần chung với khái niệm nó mô tả. Một biến đo lường tốt chỉ mô tả cho một khái niệm, do vậy, nó còn được xem là phần phương sai được giải thích bởi khái niệm.
      • With-in construct error covariance: hiệp phương sai giữa hai thành phần sai số của các biến đo lường mô tả cùng một khái niệm.