Je ne sais pas comment procéder avec ce CFA im faire dans la lave. J'ai un échantillon de 172 participants (je sais que ce n'est pas beaucoup pour un CFA) et 28 articles avec des échelles de Likert à 7 points qui devraient se charger sur sept facteurs. J'ai fait un CFA avec des estimateurs «mlm», mais l'ajustement du modèle était vraiment mauvais (χ2 (df = 329) = 739,36; indice d'ajustement comparatif (CFI) = 0,69; résidu quadratique moyen normalisé (SRMR) =. 10; erreur quadratique moyenne d'approximation (RMSEA) =. 09; RMSEA 90% intervalle de confiance (IC) = [.08, .10]).
J'ai essayé ce qui suit:
modèle bifacteur avec un facteur de méthode générale -> n'a pas convergé.
estimateurs pour les données ordinales («WLSMV») -> Ajustement du modèle: (χ2 (df = 329) = 462; indice d'ajustement comparatif (CFI) = 0,81; résidu quadratique moyen standardisé (SRMR) = 0,09; erreur quadratique moyenne d'approximation (RMSEA) =. 05; RMSEA 90% intervalle de confiance (IC) = [.04, .06])
réduire le modèle par des éléments qui se chargent peu d'un facteur et ajoutent des covariances entre des éléments spécifiques -> Ajustement du modèle: χ2 (df = 210) = 295; indice d'ajustement comparatif (CFI) = 0,86; résidu quadratique moyen normalisé (SRMR) = 0,08; erreur quadratique moyenne d'approximation (RMSEA) =. 07; RMSEA 90% intervalle de confiance (IC) = [.06, .08].
Maintenant mes questions:
Que dois-je faire avec un tel modèle?
Qu'est-ce qui serait statistiquement correct à faire?
Signaler qu'il convient ou qu'il ne convient pas? Et lequel de ces modèles?
Je serais heureux d'avoir une discussion avec vous à ce sujet.
Voici la sortie lavaan du CFA du modèle original:
lavaan (0.5-17.703) converged normally after 55 iterations
Used Total
Number of observations 149 172
Estimator ML Robust
Minimum Function Test Statistic 985.603 677.713
Degrees of freedom 329 329
P-value (Chi-square) 0.000 0.000
Scaling correction factor 1.454
for the Satorra-Bentler correction
Model test baseline model:
Minimum Function Test Statistic 2461.549 1736.690
Degrees of freedom 378 378
P-value 0.000 0.000
User model versus baseline model:
Comparative Fit Index (CFI) 0.685 0.743
Tucker-Lewis Index (TLI) 0.638 0.705
Loglikelihood and Information Criteria:
Loglikelihood user model (H0) -6460.004 -6460.004
Loglikelihood unrestricted model (H1) -5967.202 -5967.202
Number of free parameters 105 105
Akaike (AIC) 13130.007 13130.007
Bayesian (BIC) 13445.421 13445.421
Sample-size adjusted Bayesian (BIC) 13113.126 13113.126
Root Mean Square Error of Approximation:
RMSEA 0.116 0.084
90 Percent Confidence Interval 0.107 0.124 0.077 0.092
P-value RMSEA <= 0.05 0.000 0.000
Standardized Root Mean Square Residual:
SRMR 0.096 0.096
Parameter estimates:
Information Expected
Standard Errors Robust.sem
Estimate Std.err Z-value P(>|z|) Std.lv Std.all
Latent variables:
IC =~
PTRI_1r 1.000 1.093 0.691
PTRI_7 1.058 0.118 8.938 0.000 1.156 0.828
PTRI_21 0.681 0.142 4.793 0.000 0.744 0.582
PTRI_22 0.752 0.140 5.355 0.000 0.821 0.646
IG =~
PTRI_10 1.000 0.913 0.600
PTRI_11r 0.613 0.152 4.029 0.000 0.559 0.389
PTRI_19 1.113 0.177 6.308 0.000 1.016 0.737
PTRI_24 0.842 0.144 5.854 0.000 0.769 0.726
DM =~
PTRI_15r 1.000 0.963 0.673
PTRI_16 0.892 0.118 7.547 0.000 0.859 0.660
PTRI_23 0.844 0.145 5.817 0.000 0.813 0.556
PTRI_26 1.288 0.137 9.400 0.000 1.240 0.887
IM =~
PTRI_13 1.000 0.685 0.609
PTRI_14 1.401 0.218 6.421 0.000 0.960 0.814
PTRI_18 0.931 0.204 4.573 0.000 0.638 0.604
PTRI_20r 1.427 0.259 5.514 0.000 0.978 0.674
IN =~
PTRI_2 1.000 0.839 0.612
PTRI_6 1.286 0.180 7.160 0.000 1.080 0.744
PTRI_12 1.031 0.183 5.644 0.000 0.866 0.523
PTRI_17r 1.011 0.208 4.872 0.000 0.849 0.613
EN =~
PTRI_3 1.000 0.888 0.687
PTRI_8 1.136 0.146 7.781 0.000 1.008 0.726
PTRI_25 0.912 0.179 5.088 0.000 0.810 0.620
PTRI_27r 1.143 0.180 6.362 0.000 1.015 0.669
RM =~
PTRI_4r 1.000 1.114 0.700
PTRI_9 0.998 0.105 9.493 0.000 1.112 0.786
PTRI_28 0.528 0.120 4.403 0.000 0.588 0.443
PTRI_5 0.452 0.149 3.037 0.002 0.504 0.408
Covariances:
IC ~~
IG 0.370 0.122 3.030 0.002 0.371 0.371
DM 0.642 0.157 4.075 0.000 0.610 0.610
IM 0.510 0.154 3.308 0.001 0.681 0.681
IN 0.756 0.169 4.483 0.000 0.824 0.824
EN 0.839 0.169 4.979 0.000 0.865 0.865
RM 0.644 0.185 3.479 0.001 0.529 0.529
IG ~~
DM 0.380 0.103 3.684 0.000 0.433 0.433
IM 0.313 0.096 3.248 0.001 0.501 0.501
IN 0.329 0.107 3.073 0.002 0.429 0.429
EN 0.369 0.100 3.673 0.000 0.455 0.455
RM 0.289 0.116 2.495 0.013 0.284 0.284
DM ~~
IM 0.530 0.120 4.404 0.000 0.804 0.804
IN 0.590 0.122 4.839 0.000 0.731 0.731
EN 0.588 0.105 5.619 0.000 0.688 0.688
RM 0.403 0.129 3.132 0.002 0.376 0.376
IM ~~
IN 0.439 0.126 3.476 0.001 0.763 0.763
EN 0.498 0.121 4.128 0.000 0.818 0.818
RM 0.552 0.122 4.526 0.000 0.723 0.723
IN ~~
EN 0.735 0.167 4.402 0.000 0.987 0.987
RM 0.608 0.141 4.328 0.000 0.650 0.650
EN ~~
RM 0.716 0.157 4.561 0.000 0.724 0.724
Variances:
PTRI_1r 1.304 0.272 1.304 0.522
PTRI_7 0.613 0.153 0.613 0.314
PTRI_21 1.083 0.199 1.083 0.662
PTRI_22 0.940 0.141 0.940 0.582
PTRI_10 1.483 0.257 1.483 0.640
PTRI_11r 1.755 0.318 1.755 0.849
PTRI_19 0.868 0.195 0.868 0.457
PTRI_24 0.530 0.109 0.530 0.473
PTRI_15r 1.121 0.220 1.121 0.547
PTRI_16 0.955 0.200 0.955 0.564
PTRI_23 1.475 0.219 1.475 0.691
PTRI_26 0.417 0.120 0.417 0.213
PTRI_13 0.797 0.113 0.797 0.629
PTRI_14 0.468 0.117 0.468 0.337
PTRI_18 0.709 0.134 0.709 0.635
PTRI_20r 1.152 0.223 1.152 0.546
PTRI_2 1.178 0.251 1.178 0.626
PTRI_6 0.942 0.191 0.942 0.447
PTRI_12 1.995 0.235 1.995 0.727
PTRI_17r 1.199 0.274 1.199 0.625
PTRI_3 0.882 0.179 0.882 0.528
PTRI_8 0.910 0.131 0.910 0.472
PTRI_25 1.048 0.180 1.048 0.615
PTRI_27r 1.273 0.238 1.273 0.553
PTRI_4r 1.294 0.242 1.294 0.510
PTRI_9 0.763 0.212 0.763 0.382
PTRI_28 1.419 0.183 1.419 0.804
PTRI_5 1.269 0.259 1.269 0.833
IC 1.194 0.270 1.000 1.000
IG 0.833 0.220 1.000 1.000
DM 0.927 0.181 1.000 1.000
IM 0.470 0.153 1.000 1.000
IN 0.705 0.202 1.000 1.000
EN 0.788 0.177 1.000 1.000
RM 1.242 0.257 1.000 1.000
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Réponses:
1. Retournez à l'analyse factorielle exploratoire
Si vous obtenez de très mauvais ajustements CFA, c'est souvent un signe que vous avez sauté trop rapidement vers CFA. Vous devriez revenir à l'analyse factorielle exploratoire pour en savoir plus sur la structure de votre test. Si vous avez un grand échantillon (dans votre cas, vous n'en avez pas), vous pouvez diviser votre échantillon pour avoir un échantillon exploratoire et un échantillon de confirmation.
Les avantages de l'EFA sont qu'il donne beaucoup de liberté, vous en apprendrez donc beaucoup plus sur la structure du test que vous en regardant uniquement les indices de modification CFA.
Quoi qu'il en soit, j'espère que ce processus vous a permis d'identifier quelques problèmes et solutions. Par exemple, vous pouvez déposer quelques éléments; vous pouvez mettre à jour votre modèle théorique du nombre de facteurs, etc.
2. Améliorer l'ajustement de l'analyse du facteur de confirmation
Il y a de nombreux points à souligner ici:
Le CFA sur des balances avec de nombreux articles par balance fonctionne souvent mal selon les normes traditionnelles. Cela conduit souvent les gens (et notez que je pense que cette réponse est souvent malheureuse) à former des colis d'articles ou à n'utiliser que trois ou quatre articles par échelle. Le problème est que les structures CFA généralement proposées ne parviennent pas à capturer les petites nuances dans les données (par exemple, petits chargements croisés, éléments d'un test qui sont un peu plus corrélés que d'autres, facteurs de nuisance mineurs). Ceux-ci sont amplifiés avec de nombreux éléments par échelle.
Voici quelques réponses à la situation ci-dessus:
modificationindices(fit)danslavaan.Observations générales
Donc, en général, si votre modèle CFA est vraiment mauvais, revenez à EFA pour en savoir plus sur votre échelle. Alternativement, si votre AGE est bon et que votre CFA semble un peu mauvais en raison de problèmes bien connus d'avoir de nombreux articles par échelle, alors les approches CFA standard mentionnées ci-dessus sont appropriées.
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Je voudrais essayer de faire converger le modèle bifactor. Essayez d'ajuster les valeurs de départ ... cela peut être une approche louche, alors gardez cela à l'esprit et interprétez avec prudence. Lisez les dangers d'interpréter des modèles qui résistent à la convergence si vous voulez être vraiment prudent - j'avoue que je n'ai pas encore fait grand-chose moi-même dans mon étude de SEM, donc je suggère de faire ce que vous devez faire pour obtenir le modèle convergent principalement à votre avantage. Je ne sais pas s'il sera plus adapté à la publication, mais si ce n'est clairement pas le cas parce que le modèle bifacteur ne convient pas non plus, cela pourrait être bon pour vous de le savoir.
Sinon, il semble que vous en ayez fait autant que possible avec les données dont vous disposez. AFAIK (J'ai étudié en profondeur ces derniers temps un projet méthodologique, alors corrigez-moi si je me trompe !!), L'estimation WLSMV
lavaanutilise des seuils de corrélations polychoriques, ce qui est le meilleur moyen d'obtenir un bon ajustement indices sur un CFA de données ordinales. En supposant que vous ayez spécifié votre modèle correctement (ou au moins de manière optimale), c'est à peu près tout ce que vous pouvez faire. Supprimer des articles avec de faibles charges et estimer librement les covariances inter-articles va même un peu loin, mais vous avez essayé aussi.Votre modèle ne correspond pas bien aux normes conventionnelles, comme vous le savez probablement. Bien sûr, vous ne devriez pas dire que ça va bien quand ce n'est pas le cas. Cela s'applique à tous les ensembles de statistiques d'ajustement que vous signalez ici, malheureusement (je suppose que vous espériez que cela conviendrait). Certaines de vos statistiques d'ajustement ne sont que assez médiocres, pas carrément mauvaises (la RMSEA = .05 est acceptable), mais dans l'ensemble, ce n'est pas une bonne nouvelle, et vous avez la responsabilité d'être honnête à ce sujet si vous allez publier ces résultats. J'espère que vous le pouvez, FWIW.
Dans les deux cas, vous pourriez envisager de collecter plus de données si vous le pouvez; cela pourrait aider, selon ce que vous recherchez. Si votre objectif est un test d'hypothèse de confirmation, eh bien, vous avez "jeté un œil" à vos données et gonflerez votre taux d'erreur si vous les réutilisez dans un échantillon étendu, donc à moins que vous ne puissiez simplement mettre cet ensemble de données de côté et répliquer un tout, frais, plus grand, vous avez un scénario difficile à gérer. Si vous êtes surtout intéressé par l'estimation des paramètres et le rétrécissement des intervalles de confiance, je pense qu'il pourrait être raisonnable de simplement regrouper autant de données que vous pouvez collecter, y compris celles que vous avez déjà utilisées ici. Si vous pouvez obtenir plus de données, vous obtiendrez peut-être de meilleurs indices d'ajustement, ce qui rendrait vos estimations de paramètres plus fiables. J'espère que c'est assez bon.
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