การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน

Confirmatory Factor Analysis

Abstract

การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน (confirmatory factor analysis: CFA) เป็นส่วนหนึ่งของโมเดลสมการโครงสร้าง Structural Equation Modeling: SEM) แนวคิดในการนำ CFA มาใช้วิเคราะห์คุณภาพของเครื่องมือวัดทางจิตวิทยา ได้แก่ การตรวจสอบความตรงเชิงโครงสร้าง การประมาณค่าความเที่ยง และการตรวจสอบความไม่แปรเปลี่ยนของโครงสร้างองค์ประกอบเมื่อนำไปใช้ต่างกลุ่ม โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ใช้วิเคราะห์ CFA เช่น LISREL EQS และ AMOS เป็นต้น ข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์ควรวัดเป็นค่าต่อเนื่องและมีจำนวนมากพอมีข้อตกลงเบื้องต้นคือข้อมูลทุกตัวควรมีการแจกแจงแบบปกติ เทอมความคลาดเคลี่อนมีความสัมพันธ์กันได้ กลุ่มตัวอย่างควรมีการแจกแจงแบบเชิงเส้นกำกับ และตัวแปรสังเกตได้ต้องไม่มีความสัมพันธ์กันสูง ขั้นตอนการวิเคราะห์ CFA ประกอบด้วย การกำหนดข้อมูลจำเพาะของโมเดล การระบุความเป็นไปได้ค่าเดียวของโมเดล การประมาณค่าพารามิเตอร์ และการประเมินความสอดคล้องของโมเดล ดัชนีที่ใช้ประเมินความสอดคล้องของโมเดล ได้แก่ ค่าสถิติ chi-square, relative chi-square, GFI, AGFI, CFI, Standardized RMR, และ RMSEA วิธีการ CFA แม้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับนักพัฒนาแบบทดสอบในการตรวจสอบเพื่อยืนยันองค์ประกอบตามทฤษฎีของเครื่องมือวัดทางจิตวิทยา แต่ CFA ก็มีความเสี่ยงที่จะเกิดความคลาดเคลื่อนประเภทที่ II