的不同。就EFA而言,测量变量的理论架构是因子分析后的产物,因子结构是 由研究者从一组独立的测量指标或题项之间,主观判断来决定的一个具有计量合 理性与理论适切性的结构,并以该结构来代表所测量的概念内容或构念特质。这 就是说,理论架构的出现在EFA程序中是一个事后概念。相比之下,CFA的进 行则必须有特定的理论观点或概念架构作为基础,然后借由英语程序来确认评估 该理论观点所导出的计量模型是否适当、合理,因此理论架构对CFA的影响是 在分析之前发生的,其计量模型具有先验性,理念是一种事前的概念(邱皓政, 2005)。EFA所要达成的是建立量表或问卷的建构效度,而CFA则是要检验此建 构效度的适切性与真实性 探索性因素分析的目的在于确认量表因子结构或一组变量的模型,经常考虑 的是要决定多少个因子或构念,同时因子负荷量的组型如何。虽然大部分的探索 性因子分析允许事先决定因素的个数,但强制某个变量只归于某一个特定因子则 有其困难。探索性因子分析偏向于理论的产岀,而非理论架构的检验。相反的, 验证性因子分析通常会依据一个严谨的理论,或在实征基础上,允许研究者事先 确认一个正确的因子模型,这个模型通常明确将变量归类于那个因子层面中,并 同时决定因子构念间是相关的,与探索性因子分析相比,验证性因子分析有较多 的理论检验程序。在实际应用上,研究可能同时会使用到探索性因子分析与验证 性因子分析,但有效区分两种分析方法的差异及其适用情境是非常重要的 ( Stevens,1996)。 在量表或问卷编制的预试上,都会先进行探索性因子分析,不断尝试,以求 得到量表最佳的因子结构,建立量表的建构效度。当研究者得知量表或问卷是由 数个不同潜在面向或因子所构成,为了确认量表所包含的因素是否与最初探究的 构念相同,会以不同的样本为对象加以检验。此时量表的各因子与其题项均已固 定,研究者所要探究的是量表的因子结构模型是否与实际搜集的数据契合,指标 变量是否可以有效作为因子构念(潜在变量)的测量变量,此种因子分析的程序, 称为验证性因子分析。 验证性因子分析模型被归类于一般结构方程模型或共变结构模型之中,允许 反映与解释潜在变量,它和一系列的线性方程相连结。与探索性因子分析相比, 验证性因子分析模型较为复杂,但两种模型的基本目标是相似的,皆在解释观察- 6 - 的不同。就 EFA 而言，测量变量的理论架构是因子分析后的产物，因子结构是 由研究者从一组独立的测量指标或题项之间，主观判断来决定的一个具有计量合 理性与理论适切性的结构，并以该结构来代表所测量的概念内容或构念特质。这 就是说，理论架构的出现在 EFA 程序中是一个事后概念。相比之下，CFA 的进 行则必须有特定的理论观点或概念架构作为基础，然后借由英语程序来确认评估 该理论观点所导出的计量模型是否适当、合理，因此理论架构对 CFA 的影响是 在分析之前发生的，其计量模型具有先验性，理念是一种事前的概念（邱皓政， 2005）。EFA 所要达成的是建立量表或问卷的建构效度，而 CFA 则是要检验此建 构效度的适切性与真实性。 探索性因素分析的目的在于确认量表因子结构或一组变量的模型，经常考虑 的是要决定多少个因子或构念，同时因子负荷量的组型如何。虽然大部分的探索 性因子分析允许事先决定因素的个数，但强制某个变量只归于某一个特定因子则 有其困难。探索性因子分析偏向于理论的产出，而非理论架构的检验。相反的， 验证性因子分析通常会依据一个严谨的理论，或在实征基础上，允许研究者事先 确认一个正确的因子模型，这个模型通常明确将变量归类于那个因子层面中，并 同时决定因子构念间是相关的，与探索性因子分析相比，验证性因子分析有较多 的理论检验程序。在实际应用上，研究可能同时会使用到探索性因子分析与验证 性因子分析，但有效区分两种分析方法的差异及其适用情境是非常重要的 （Stevens，1996）。 在量表或问卷编制的预试上，都会先进行探索性因子分析，不断尝试，以求 得到量表最佳的因子结构，建立量表的建构效度。当研究者得知量表或问卷是由 数个不同潜在面向或因子所构成，为了确认量表所包含的因素是否与最初探究的 构念相同，会以不同的样本为对象加以检验。此时量表的各因子与其题项均已固 定，研究者所要探究的是量表的因子结构模型是否与实际搜集的数据契合，指标 变量是否可以有效作为因子构念（潜在变量）的测量变量，此种因子分析的程序， 称为验证性因子分析。 验证性因子分析模型被归类于一般结构方程模型或共变结构模型之中，允许 反映与解释潜在变量，它和一系列的线性方程相连结。与探索性因子分析相比， 验证性因子分析模型较为复杂，但两种模型的基本目标是相似的，皆在解释观察