L'analyse factorielle exploratoire (AFE) pourrait être décrite comme une simplification ordonnée de mesures interdépendantes. … En réalisant l'AFE, la structure factorielle sous-jacente est identifiée. L'analyse factorielle confirmatoire (AFC) est une technique statistique utilisée pour vérifier la structure factorielle d'un ensemble de variables observées.
Dois-je utiliser une analyse factorielle exploratoire ou confirmatoire ?
Les seuils des saturations factorielles peuvent être beaucoup plus faibles pour les analyses factorielles exploratoires. Lorsque vous développez des échelles, vous pouvez utiliser une analyse factorielle exploratoire pour tester une nouvelle échelle, puis passer à l'analyse factorielle confirmatoire pour valider la structure factorielle dans un nouvel échantillon.
Qu'est-ce que l'analyse factorielle exploratoire vous dit ?
L'analyse factorielle exploratoire (AFE) est généralement utilisée pour découvrir la structure factorielle d'une mesure et pour examiner sa fiabilité interne. L'EFA est souvent recommandée lorsque les chercheurs n'ont aucune hypothèse sur la nature de la structure factorielle sous-jacente de leur mesure.
Quelle est la différence entre EFA et CFA ?
Selon Child (2006) la différence entre l'analyse factorielle confirmatoire et exploratoire est: EFA essaie de découvrir des modèles complexes en explorant l'ensemble de données et en testant les prédictions, tandis que CFA tente de confirmer hypothèses et utilise des diagrammes d'analyse de chemin pour représenter les variables et les facteurs.
Ce qui est exploratoireanalyse factorielle avec exemple ?
Exploratory Factor Analysis ( EFA ) cherche à découvrir la structure sous-jacente d'un ensemble relativement large de variables. Le chercheur suppose a priori que n'importe quel indicateur peut être associé à n'importe quel factor . Il s'agit de la forme la plus courante d'analyse factorielle.
