CFA
1.因素負荷量 > 0.4
項目編號
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因素負荷量
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1
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0.62
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2
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0.75
|
3
|
0.72
|
4
|
0.80
|
5
|
0.87
|
6
|
0.83
|
7
|
0.81
|
8
|
0.77
|
9
|
0.74
|
2. χ2/df = 373.53/27=13.83 未 < 3.0
3.
RMSEA = 0.15 未 < 0.08
4. CFI = 0.25
未 < 0.95
結果解釋:3個CFA常用之適配度指標未達標準,因此CFA分析結果無法支持PHQ-9為單一面向。
Mokken
Mean
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ItemH
|
Monot.
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Pmatrix
|
Restsc.
|
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Item1
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2.75
|
0.57*
|
47
|
103*
|
99*
|
Item2
|
2.56
|
0.66
|
38
|
27
|
|
Item3
|
2.37
|
0.61
|
20
|
63
|
54
|
Item4
|
2.39
|
0.67
|
45
|
63
|
|
Item5
|
2.33
|
0.70
|
65
|
58
|
|
Item6
|
2.45
|
0.68
|
44
|
36
|
|
Item7
|
2.24
|
0.67
|
49
|
45
|
|
Item8
|
2.15
|
0.65
|
1
|
23
|
39
|
Item9
|
1.96
|
0.63
|
51*
|
53
|
41
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各題的ItemH(Hi) >0.5
ScaleH=
0.65 >0.5
Rho =
0.93
最大的Pmatrix和Restsc. Crit value 未 < 40
Item1的Pmatrix和Restsc.未 < 80
結果解釋:Hi與ScaleH皆符合MH model,表示PHQ-9之難度可排序且為單一面向。Item1 的Pmatrix與Restsc.未符合標準,表示Item1的選項有錯置 (disordering),因此PHQ-9未符合DM model。
looks interesting!
回覆刪除CFA 處理變項方式至少有2種(跟軟體有關):當成 interval data or ordinal data? 若您將資料當成 interval, 或許該改用 ordinal 的軟體。因為CFA還是比Mokken 常見。
好的。謝謝您的建議。
刪除我會查一下如何把資料當成次序變項,再重新分析一次。