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GRA 6020 Multivariate Statistics Confirmatory Factor Analysis

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kiele
12 diapositives · 271 Views · Sep 19, 2014

This lecture by Professor Ulf H. Olsson focuses on Confirmatory Factor Analysis (CFA) within Multivariate Statistics, exploring covariance matrices and the significance of model fit. Key topics include the implications of chi-square tests, especially in large samples, and the assumptions underlying multivariate normal distribution. Professor Olsson discusses alternative tests for model fit, emphasizing RMSEA as a crucial measure of fit quality, with specific thresholds for acceptable and good fits, alongside other fit indices, reliability evaluations, and modification indices.

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Transcription de la présentation

  1. GRA 6020Multivariate StatisticsConfirmatory Factor Analysis Ulf H. Olsson Professor of Statistics

  2. READ: Jøreskog and Sørbom ch. 4

  3. THURSDAY 18/3 • No lecture in GRA 6020 Ulf H. Olsson

  4. CFA Ulf H. Olsson

  5. CFA Ulf H. Olsson

  6. CFA • The covariance matrices: Ulf H. Olsson

  7. CFA and ML k is the number of manifest variables. If the observed variables comes from a multivariate normal distribution, and the model holds in the population, then Ulf H. Olsson

  8. Testing Exact Fit Ulf H. Olsson

  9. Problems with the chi-square test • The chi-square tends to be large in large samples if the model does not hold • It is based on the assumption that the model holds in the population • It is assumed that the observed variables comes from a multivariate normal distribution • => The chi-square test might be to strict, since it is based on unreasonable assumptions?! Ulf H. Olsson

  10. Alternative test- Testing Close fit Ulf H. Olsson

  11. How to Use RMSEA • Use the 90% Confidence interval for EA • Use The P-value for EA • RMSEA as a descriptive Measure • RMSEA< 0.05 Good Fit • 0.05 < RMSEA < 0.08 Acceptable Fit • RMSEA > 0.10 Not Acceptable Fit Ulf H. Olsson

  12. Other Fit Indices • CN • RMR • GFI • PGFI • Evaluation of Reliability • MI: Modification Indices Ulf H. Olsson