谁来做验证性因素分析啊，紧急

探索性因子分析和验证性因子分析相似。

这两种类型的因子分析都基于一般因子分析模型，其主要目的是通过多个变量来压缩数据。

在相关性研究中，可以使用一些假设变量（因子、潜在变量）来表示原始变量（观测变量）的主要信息。

探索性因子分析和验证性因子分析的区别。

1.基本思想是不同的。

探索性因子分析的目的是找出影响观测变量的因子数量，以及每个因子与每个观测变量之间的相关性，以揭示一组相对较大的变量的内部结构。 验证性因素分析的主要目的是做出决定。

预先定义因子以拟合实际数据的模型的能力，以尝试测试观测变量的因子数量和因子载荷是否与基于预先建立的理论的预期一致。

2.申请的前提不同。

探索性因素分析没有先验信息，而验证性因素分析有先验信息。

探索性因子分析详细描述了公因子的数量和观测变量的分析，但没有详细说明这些变量之间关系的结构。 同时，必须有前提：

1.所有公共因素都是相关的（或不相关的）。

2.所有公共因素都直接影响所有观测变量。

3.独特因素之间没有相关性。

4.所有观测到的变量仅受一个唯一因子的影响。

5.所有公共因素和所有唯一因素都不相关。

然而，在实践中，这些前提条件很难满足，因为这些假设是预先确定的，所以研究者不能修改或改进某个模型参数，只能让计算机自己处理，研究者的主动性也很难体现出来。 这种模型通常也被称为 gigo 模型（垃圾进垃圾出）。

2）验证性因素分析。

验证性因子分析克服了探索性因子分析的局限性，研究者可以根据理论或实践研究的需要来控制条件和参数，如枣。

1.哪些公共因素是相关的。

2.哪个观察到的变量受哪个公因数的影响。

3.哪个观察到的变量受哪个垂直和哪个唯一性因子的影响。

4.哪些唯一性因素是相关的。

验证性因子分析与探索性因子分析的分析过程不同。 探索性因子分析是将不知道性状结构，然后利用SPSS软件通过问卷法对性状结构进行探索，形成具有一定维度的性状问卷。 验证性因素分析是找到一组被试对象，用已经探索过的某种结构对问卷进行测试，然后用AMOS来验证原维度是否符合本次测试的被试。

Nohashi还谈到了一种测试问卷是否有效的方法。 毛玉。

绝对！ 首先，验证性因素分析的前提是所有项目所属的因素都已归入液体改造的主要测试中。

这句话可以在莫雷编辑的《心理学研究方法》一书中找到。 然后，进行探索性因子分析（EFA），得到埋葬N因子下所含的坦率物品的N因子和因子负荷。 第三，使用AMOS Graphic制作结构方程。

然后进行验证性因素分析（CFA）。 完成！

执行第二个订单需要满足几个条件：

首先，从理论上讲，这些一阶因素在理论上可以提炼出一个高阶因素，比如语言能力、历史能力、政治能力等，在理论上可以统称为文科能力，最好有前人的研究作为理论支撑，如果没有，可以提出理由， 对于结构方程来说，理论前提非常重要，即使你做了一个漂亮的模型，但没有合理的论据来支持它，它也不会起作用，所以如果你的多维在理论上不能拟合成一个更大的概念，你就不需要使用二阶。

二是一阶因子之间的相关性，需要在中等以上。 这很容易理解，如果一阶因子是直接的、完全独立的、不相关的，那么它们一定不是统一的，所以让我们看看维度之间的相关性是否高。

其次，如果你的一阶因子太多，模型看起来很复杂，你可以建立一个二阶模型，这样可以简化模型并释放自由度。

同样，使用二阶模型，您可以将一阶因子的唯一方差与测量误差分开，如果需要提取一阶因子的唯一方差，则进行二阶因子。

最好考虑前两点。

可以吗？

残差不是独立的，即一个问题在一个维度上既测量一个维度又测量另一个维度，这与验证性因子分析的前提相矛盾。