验证性因子分析中残留之间的相关性:其使用和解释的简要指南

S. Dominguez-Lara
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摘要

导言:在测量模型中纳入残差之间的相关性是心理测量研究中的一种常见做法,其主要目的是通过增加(例如,CFI)或减少(例如,RMSEA)某些调整指数的幅度来改善模型的统计,而不是了解这些联系的性质。本方法报告旨在向读者介绍在确认性因子分析和不良规范的框架内对相关残留物的建模、管理和解释。方法:使用利马大都会私立大学521名心理学学生(75.8%为女性)先前提交的一项研究的数据。使用开花量表进行分析。结果和讨论:这些规范不会对项目与他们评估的结构的关系产生真正的影响,因此不会对模型的理解做出实质性贡献。因此,通过虚假地增加调整指数,指定剩余之间的相关性可能会掩盖指定不当的模型或内部缺陷。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Correlación entre residuales en análisis factorial confirmatorio: una breve guía para su uso e interpretación
Introduccion: La inclusion de correlaciones entre residuales en modelos de medicion es una practica comun en la investigacion psicometrica y esta orientada, predominantemente, a la mejora estadistica del modelo por medio del aumento (e.g., CFI) o disminucion (e.g., RMSEA) de la magnitud de determinados indices de ajuste, mas a que a comprender la naturaleza de dichas asociaciones. El presente reporte metodologico tiene como objetivo presentar al lector el modelamiento, manejo e interpretacion de los residuales correlacionados en un marco de analisis factorial confirmatorio y malas especificaciones . Metodo: Se utilizando los datos de un estudio presentado anteriormente de 521 estudiantes de psicologia en una universidad privada de Lima Metropolitana (75.8% mujeres). Se utiliza la Escala de Florecimiento para realizar los analisis. Resultados y Discusion: Esas especificaciones no tendrian un impacto real en la relacion de los items con el constructo que evaluan, por lo que no aportarian sustancialmente a la comprension del modelo. Por tanto, especificar correlaciones entre residuales podria enmascarar un modelo mal especificado, o con falencias internas, mediante el incremento espurio de los indices de ajuste.
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