【验证性因子分析】验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）是结构方程模型（SEM）中的一个重要组成部分，主要用于检验理论模型中变量之间的关系是否符合实际数据。与探索性因子分析（EFA）不同，CFA 是在已有理论假设的基础上，对变量的结构进行验证，因此更强调模型的适配度和参数的合理性。
在实际研究中，CFA 被广泛应用于心理学、社会学、教育学以及市场研究等领域，用于评估量表或问卷的构念效度。通过 CFA 可以判断测量工具是否能准确反映所要测量的潜在变量（latent variable），并进一步优化量表设计。
以下是对验证性因子分析的核心
| 项目 | 说明 |
| 定义 | 验证性因子分析是一种统计方法，用于检验理论模型中变量之间的关系是否符合数据。 |
| 用途 | 验证量表或问卷的构念效度，检验理论假设的合理性。 |
| 与 EFA 的区别 | EFA 用于探索变量结构，CFA 用于验证已知结构是否成立。 |
| 常用软件 | AMOS、Mplus、LISREL、R（lavaan 包）、SPSS（需结合插件）。 |
| 模型适配指标 | 包括卡方检验、CFI、TLI、RMSEA、SRMR 等，用于评估模型与数据的匹配程度。 |
| 参数估计方法 | 最常用的是最大似然法（ML），适用于正态分布数据；其他方法如广义最小二乘法（GLS）等。 |
| 适用条件 | 数据应为连续变量，样本量一般建议至少为 100~200，最好大于 200。 |
| 常见问题 | 如因子载荷低、模型适配度差、因子间相关过高、多重共线性等问题。 |
总结：
验证性因子分析是构建和验证理论模型的重要工具，尤其在测量工具开发和心理量表验证中具有不可替代的作用。研究者在使用 CFA 时，应关注模型的适配度指标，并根据结果调整模型结构，以确保所测变量能够真实反映理论构念。同时，合理选择软件工具、保证数据质量与样本量，也是提高 CFA 结果可靠性的关键因素。