Bagozzi i Dholakia [BagozziDholakia2006] stosują następującą procedurę ustalania trafności różnicowej (discriminant validity) skali wieloczynnikowej: 1) oszacowanie bazowego modelu CFA (swobodnie korelujące ze sobą czynniki); 2) oszacowanie ograniczonego modelu CFA, tj. modelu w którym korelacja pomiędzy dwoma czynnikami skali jest ustalona jako równa 1 (co oznacza, że czynniki te de facto stanowią jeden czynnik). Oszacowanie modelu ograniczonego dla każdej pary czynników skali; 3) ustalenie czy wartość różnicy statystyk χ2 jest istotna statystycznie.
Istotność statystyki χ2 świadczy iż jakość dopasowania modelu ograniczonego (krok 2) jest istotnie gorsza od modelu bazowego (krok 1), a zatem korelacja pomiędzy parą czynników jest mniejsza od 1, czyli czynniki te się różnią... Trafność dyskryminacyjna skali jest potwierdzona jeżeli wszystkie (a przynajmniej zdecydowana większość) wartości różnic są istotne statystycznie.
Jeżeli skala składa się z n czynników, to należy oszacować (n (n-1))/2 modeli ograniczonych (np. dla n=6, jest to 15 modeli), co jest pracochłonne. Skrypt LISRELa dla modelu CFA oraz modelu ograniczonego różni się zaś od modelu bazowego tylko jednym wierszem:
VA 1 PHI(i,j)
gdzie i oraz j są numerami odpowiednich czynników. Można to wszystko zautomatyzować, w sposób następujący: 1) oblicz model bazowy; z pliku OUT Lisrela pobierz wartość statystyki χ2; 2) w pętli dla każdej pary i,j wykonaj skrypt wyznaczający model ograniczony, pobierz wartość statystyki χ2; 3) oblicz różnicę i wydrukuj...
Skrypt Perlowy wykonujący powyższe (z przykładem wykorzystania) jest tutaj.
Literatura
- BagozziDholakia2006
- Bagozzi, R. P., Dholakia, U. M. Open Source Software User Communities: A Study Of Participation In Linux User Groups Management Science 7/52, 2006, p. 1099--1115.
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz