Die konfirmatorische Faktorenanalyse (engl. Confirmatory Factor Analysis, kurz CFA) gehört zur Gruppe der multivariaten statistischen Verfahren. Sie ist ein Spezialfall der Explorativen Faktorenanalyse (EFA). Im Gegensatz zur EFA setzt die CFA ein bereits spezifiziertes Modell voraus, welches konfirmatorisch - also bestätigend - geprüft wird. In der CFA werden Modelle untersucht, die einen wie auch immer gearteten Zusammenhang zwischen latenten, nicht beobachtbaren Variablen (hypothetische Konstrukte) und manifesten, beobachtbaren Variablen postulieren. Sie untersucht damit nur einen Teil des vollständigen Kausalmodells der Strukturgleichungsmodelle, nämlich das Messmodell. Im Gegensatz zu vielen anderen statistischen Verfahren wird die Güte des Modells üblicherweise nicht alleine durch einen Signifikanztest geprüft, sondern durch verschiedene sog. Fit-Indizes. Die CFA erlaubt sehr flexible Modelltests, wodurch sie für viele Anwendungsfälle geeignet ist. Sie ist beispielsweise bei der theoriegeleiteten Konstruktion psychologischer Tests entsprechend der Klassischen Testtheorie nicht mehr wegzudenken.
Voraussetzungen
BearbeitenExemplarische Durchführung einer CFA
BearbeitenParameter-Schätzalgorithmen
BearbeitenNon-Iterative Algorithmen
BearbeitenIterative Algorithmen
Bearbeiten- Maximum Likelihood (ML)
- Generalized Least Squares (GLS)
- Asymptotic Distribution Free (ADF)
Modifikation der Lösung
BearbeitenSchätzprobleme
BearbeitenSignifikanz des Gesamtmodells
BearbeitenFit-Indizes
BearbeitenGoodness-of-Fit Indizes
Bearbeiten- GFI
- AGFI
Badness-of-Fit Indizes
Bearbeiten- SRMR
- RMSEA