Q1. 對資料庫進行 data1-1.xls 中的五個構念的 EFA 效度與 Cronbach’s alpha信度考驗。
######此相關資料是否做EFA : KMO################
KMO(A)
#Overall MSA = 0.93
#這30題適合做因素分析(通常0.7以上)
#####平行分析法#####
windows()
fa.parallel(A,fa=’fa’) #建議五個(紅色線上)
#########探索性因素分析########
EFA <- factanal(A , 5 , rotation = ‘promax’) #斜交轉軸
print(EFA, digits=3 , cutoff=0.0 ,sort=TRUE)
#Uniquenesses: 獨特性,又稱測量誤、殘差
#表示 這五個因素無法解釋他的大小為多少
#可以發現a5無法反映任何一個因素 <- 刪題
####刪題1(a5)
EFA1<- factanal(A[ ,c(1:4,6:30)], 5, rotation = ‘promax’)
print(EFA1, digits=3 , cutoff=0.3 ,)
####刪題2(c5)
EFA2<- factanal(A[ ,c(1:4,6:16,18:30)], 5, rotation = ‘promax’)
print(EFA2, digits=3 , cutoff=0.3 ,)
刪題3(c4)
EFA3<- factanal(A[ ,c(1:4,6:15,18:30)], 5, rotation = ‘promax’)
print(EFA3, digits=3 , cutoff=0.3 ,)
####Cronbach’s alpha 求刪題後的平均數 #信度考驗###############
alpha(f1)
# aw_alpha: 0.85
#刪除任何一題目 信度都會掉下來(a1~a5的raw_alpha都比aw_alpha小)
使用相同模式,依序檢測:
alpha(f2)
alpha(f3)
alpha(f4)
alpha(f5)
結論:
alpha(A[ ,c(1:7)]) #如果第五題不刪除,raw_alpha:0.8 ,可以刪a5<- 0.85
alpha(A[ ,c(13:19)])
#雖然c4和c5信度很高,顯示要保留,但這部分只是看c的題組,並沒有顯示出把其他題目一同考慮時的狀態,所以探索性分析必須先做。