验证性因素分析的几个指标-排版

（超详细）验证性因⼦分析步骤讲解—SPSSAU在线分析平台上⼀篇⽂章中，初步介绍了验证性因⼦分析的功能及应⽤场景。

下⾯通过⼀个实例来具体了解⼀下，验证性因⼦分析的操作步骤以及过程中需要注意的内容。

1、背景当前有⼀份215份的研究量表数据，共由四个因⼦表⽰，第⼀个因⼦共5项，分别是A1~A5；第⼆项因⼦共5项，分别是B1~B5；第三个因⼦共4项，分别是C1~C4；第4个因⼦共6项，分别是D1~D6。

现希望验证此量表的聚合效度和区分效度，并且希望进⾏共同⽅法偏差分析。

2、分析步骤验证性因⼦分析的步骤⼤致可分为四步，分别是：模型构建、删除不合理测量项、模型MI指标修正和模型分析。

（1）模型构建即将因⼦与测量项对应关系放置规范；在进⾏CFA分析前⼀般需要进⾏EFA，清理掉对应关系出现严重偏差的测量项（2）删除不合理测量项如果因⼦与测量项间的对应关系出现严重偏差，此时可考虑删除某测量项；也或者某测量项与因⼦间的载荷系数值过低(⽐如⼩于0.5)，说明该测量项与因⼦间关系较弱，需要删除掉该测量项（3）模型MI指标修正如果说模型拟合指标不佳，可考虑进⾏模型MI指标修正【SPSSAU默认提供MI⼤于20，MI⼤于10，MI⼤于5，和MI⼤于3共四种模型修正⽅式】（4）最终模型分析3、操作本例⼦中的量表共分为四个因⼦，暂不进⾏模型MI修正，放置如下：4、SPSSAU输出结果SPSSAU共输出6个表格，各表格对应解释说明如下：SPSSAU整理表1 CFA分析基本汇总表格从上表可知，本次针对共4个因⼦，以及20个分析项进⾏验证性因⼦分析(CFA)分析。

本次分析有效样本量为215，超出分析项数量的10倍，样本量适中。

CFA分析建议样本量⾄少为测量项(量表题)的5倍以上，最好10倍以上，且⼀般情况下⾄少需要200个样本。

⼀个因⼦对应的测量项最好在5~8个之间，便于后续删除掉不合理测量项。

表2 因⼦载荷系数表格因⼦载荷系数表格展⽰因⼦和测量项之间的关联关系，通常使⽤标准载荷系数值表⽰因⼦与分析项间的相关关系。

验证性因子分析验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）是一种统计方法，用于检验和验证一个已经构建的多维量表的因子结构和因子载荷是否与预测一致。

其基本原理是在预设的因子结构前提下，通过对观察数据进行分析，确定相关因子的因子载荷是否显著，从而确定因子结构的准确性。

验证性因子分析需要先有理论基础并构建出一个已经测试过的多维量表，然后使用CFA模型对观察数据进行分析。

在该分析中，先构建一个因子模型，并设定各个因子与测量变量之间的关系，然后通过最大似然估计或贝叶斯估计等方法，根据数据对模型的适配度进行统计检验，判断模型是否能够很好地解释数据。

在验证性因子分析中，通常通过以下指标来评估模型的适配度：1. 卡方检验（Chi-Square Test）：检验观察数据与模型之间的拟合程度，通常考虑的是卡方值和自由度的比值。

较小的卡方值和较大的自由度比值表示较好的拟合程度。

2. 均方根误差逼近指标（Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA）：此指标反映模型误差的程度，一般认为RMSEA值在0.05以下表示较好的拟合程度。

3. 标准化拟合指数（Comparative Fit Index, CFI）和增量拟合指数（Incremental Fit Index, TLI）：这两个指标反映模型与数据的拟合程度，值越接近1表示拟合效果越好。

4. 标准化残差（Standardized Residuals）：这个指标可以用来检验模型的统计显著性，较小的标准化残差表示模型比较合理。

通过分析以上指标，我们可以根据验证性因子分析的结果来评估模型的适配度，并判断因子结构是否与预期一致。

如果模型的适配度较好，即各个指标都在接受范围内，说明构建的因子结构是恰当的；如果拟合度较差，我们可能需要重新考虑因子结构或修改测量工具。

因素分析法的排序规则举例说明
因素分析法是一种常用的统计分析方法，用于确定一组变量对于某一现象的影响程度。

在因素分析中，有多种排序规则可以用来解释变量之间的关系。

下面举例说明几种常见的排序规则：
1.方差排序规则：根据变量的方差大小进行排序。

方差越大，说明该变量在总体中的变化程度越大，对现象的解释能力也越强。

例如，假设我们对某地区的气温、降雨量、风速和湿度进行因素分析，根据方差排序规则，如果气温的方差最大，那么可以认为气温对该地区的气候变化影响最大。

2.特征值排序规则：根据变量对应的特征值大小进行排序。

特征值反映了原始变量在因子空间中所解释的方差。

例如，假设我们对某公司的销售额、市场份额和广告投入进行因素分析，根据特征值排序规则，如果销售额对应的特征值最大，那么可以认为销售额在这些变量中的解释能力最强。

3.因子贡献率排序规则：根据因子贡献率的大小进行排序。

因子贡献率指的是某个因子对总方差的贡献程度。

例如，假设我们对某产品的品质、价格和包装进行因素分析，根据因子贡献率排序规则，如果品质因子的贡献率最高，那么可以认为品质对该产品的总方差贡献最大。

需要注意的是，排序规则的选择应根据具体研究问题和数据特点来确定，并且不同的排序规则可能得出不同的结果。

因此，在使用因
素分析法进行排序时，需要综合考虑多个因素，以得出更准确的结论。

验证性因素分析验证性因素分析(exploratoryfactoranalysis，EFA)是一种数据分析技术，通常用来确定一组数据在潜在维度上的差异和相关性。

它既可以用来检测因变量的变化如何影响它们之间的关系，也可以用来检查实验设计中所使用的自变量是否有效。

验证性因素分析（EFA）也可以用来识别不同的变量在潜在维度上的相关性并评估研究的合理性。

验证性因素分析的应用甚广，可以用来审核研究中使用的变量，并对潜在的因素进行检验。

它可以用来从一组观测变量中定义潜在因素，也可以应用到定量和定性标准测量中。

此外，它还可以用来评估自变量和结果变量之间的关系，例如，在社会科学研究中，研究人员可以使用EFA来识别拟合模型中的自变量的结构。

验证性因素分析的基本原理是，分析一组观测变量之间的关系，包括它们之间的负相关、正相关或无相关，以及它们的方差和相关性的程度。

它的目的是通过分析这些变量之间的关系，让研究者能够揭示出观测变量可能具有的潜在因素，从而建立一个连贯的有效结构，帮助理解和解释观测变量之间的相互关系。

验证性因素分析的一个重要用途是，研究者可以利用它来研究一组变量，以决定它们是如何衡量某些可能的潜在因素的，也可以通过这种方式检测变量之间的联系是由独立因素还是由因素组成的结构形成的，以此对量表或其他测量技术进行验证和评估。

验证性因素分析可以用不同的方法进行，其中最常见的方法是主成分分析和因子分析。

主成分分析把观测变量归结到最小数量的全局因子。

而因子分析中，研究者可以开发出潜在因素的微观结构，从而更好地了解观测变量之间的相关性，并识别出其中的潜在因素。

验证性因素分析的结果需要在实际应用中进行确认，也需要时常关注研究的可行性，以及它是否能提供有用的信息。

事实上，验证性因素分析能够帮助研究者更好地了解实验设计，构建有效的实验测量，进而对不同变量之间的关系进行识别以及把握研究结果和结论。

因此，验证性因素分析在社会科学研究中具有重要的意义，有效地支持研究者有效地解决研究中遇到的问题。

方法学验证的7个技术指标详解我们平时做了理化分析, 出来数据后如何对这场实验进行评估？评估的结果有哪几个维度？这就包括准确度、精密度、线性、检测限和定量限、特异性、耐变性、不确定度。

今天小编就和大家一起复习一下, 深度理解了这几个技术指标, 不仅对实验有了整体把握, 写学术论文也不再是难题。

一、准确度准确度是反映方法系统误差和随机误差的综合指标。

检验准确度可参考以下3个维度:1.使用标准参考物质进行分析测定, 比较测定值与保证值, 其绝对误差或相对误差应符合方法规定的要求。

通常应完成1~2个浓度水平的有证标准物质的测定, 每个浓度水平要求采用至少6份同样的标准物质进行测定, 计算测定结果的平均值、标准偏差与相对标准偏差。

准确度（％）=平均检测浓度／标示浓度×100%2.在没有有证标准物质情况下, 应在样品基质中添加分析物测定回收率。

应至少选择3个添加浓度, 并且包含一定的浓度范围, 定量限或靠近定量限的浓度为必选浓度, 如果样品具有容许限, 该容许限也是必选浓度。

每个浓度水平至少平行测定6次, 计算测量结果的平均值、标准偏差与相对标准偏差。

对于元素分析, 回收率指标应在90％～110％之间。

回收率（％）=（加标试样测定值一试样测定值）／添加浓度×100%3.对同一样品用不同原理的分析方法测试比对。

不同待测物浓度范围内回收率要求不同。

二、精密度精密度是指在规定条件下, 相互独立的测试结果之间的一致程度。

精密度包括方法重复性和方法重现性两个分指标。

重复性: 是在重复性条件下, 相互独立的测试结果之间的一致程度。

重复性条件是指在同一实验室, 由同一操作者使用相同设备, 按相同的测试方法, 并在短时间内对同一被测对象取得相互独立测试结果的条件。

重复性表征了该方法实验室内的精密度。

制定的标准方法必须进行方法的精密度试验, 以考察其是否精确可靠。

重复性试验过程中, 选择3个不同浓度水平样品, 每个浓度水平至少6次平行测定, 计算出平均值、标准偏差和相对标准偏差, 其相对标准偏差应符合表2要求。

验证性因素分析
验证性因素分析是一种常见的统计分析方法，它能够客观地检验两个变量之间是否存在因果关系，并用此来预测这两个变量之间的变化。

它有助于市场调查和多维数据分析，可以用来挖掘出潜在的不同情况之间的关联，来验证可能的因果关系，以及对某一变量影响另一变量的程度。

验证性因素分析可以用来预测某一变量对另一变量的影响，也可以用来分析解释变量之间的因果关系。

验证性因素分析也可以用来识别和分析未知的变量之间的关系，以提供有价值的信息。

验证性因素分析可以通过回归分析来实现，也可以使用多元分析，特征选择，和数据可视化技术来实现。

在回归分析中，变量之间的关系通常被描述为一条直线，或者一个曲线，在多元分析中，变量之间的关系可以被描述为一个多元方程。

在特征选择中，可以通过分析每一个变量对被解释变量的影响程度，来选择最有价值的变量。

在可视化分析中，可以通过将变量数据绘制成不同的图形，来进行模式判别和模式应用。

验证性因素分析的特点是，它聚焦在识别研究问题之间的关联，而不是预测性因素分析那样强调单变量的解释能力。

它的输出内容，识别的因素的数量和解释变量的数量，有助于确定因果关系的存在及其对被解释变量的影响程度。

验证性因素分析技术在统计学，社会科学，市场营销和商业研究等领域中都得到广泛应用，它可以帮助研究者更好地了解解释变量，
从而帮助他们更好地制定政策，并做出正确的决策。

总之，验证性因素分析是一种统计分析方法，它通过分析两个变量之间的因果关系，以及某一变量对另一变量的影响程度，来实现多变量分析和数据可视化，为研究者提供有价值的信息，并有助于研究者制定政策和做出更正确的决策。

方法验证的7个技术指标如何验证要验证7个技术指标的有效性，可以采用以下方法：1.直观验证：观察价格走势与指标的关系。

比较价格走势和指标线的走势是否相符。

例如，如果价格走势为上升趋势，而指标线也呈上升趋势，这可能意味着指标有效。

然而，这种方法不是十分客观，因为人们的主观判断可能受个人情绪和认知偏差的影响。

2.统计验证：对历史数据进行回溯测试。

使用历史数据来计算指标的数值，并观察指标的表现。

如果指标在多次回溯测试中表现良好，即产生积极回报，那么指标可能是有效的。

这种方法可以提供客观的数据支持。

3.相关性验证：分析指标与价格走势之间的相关性。

使用统计方法（如相关系数）来衡量指标与价格走势之间的相关性。

较高的相关性可能意味着指标对价格走势有预测能力，从而证明指标的有效性。

4.实盘验证：将指标应用于实际交易中，并观察其表现。

在真实市场环境下，验证指标的实际效果。

这种方法需要一定的交易经验和实践，但可以提供最真实的验证结果。

5.双重验证：使用多个不同的技术指标来验证。

通过将多个指标的信号组合在一起，观察它们是否一致地指向相同的交易机会。

如果多个指标的信号一致，那么这种一致性可能加强信号的可靠性。

6.参数优化：对每个指标的参数进行优化。

通过利用历史数据的优化算法，找到每个指标的最佳参数，以使其表现最佳。

这种方法可以帮助提高指标的准确性和可靠性。

7.经验验证：根据交易员的经验和实践，观察指标的表现。

一些指标可能在特定市场中更有效，而在其他市场中效果较差。

通过个人经验来验证指标的有效性，同时也可以根据经验对指标进行优化和改进。

需要注意的是，以上方法并不是绝对准确的，存在一定的主观性和风险。

在使用技术指标进行交易时，应综合考虑多种因素，并进行谨慎的风险管理。

验证性因素分析中评价模型与数据拟合程度时常用的拟合指标
(1)χ²(chi-square)检验。

这一指标容易受样本容量的影响，样本量大时，χ²容易达到显著水平，几乎拒绝所有拟合较好的模型。

一般用χ²/df作为替代性检验指数。

χ²/df＜3表示模型整体拟合度较好，χ²/df＜5表示模型整体可以接受，χ²/df＞10表示整体模型非常差。

（2）RMSEA。

若RMSEA取值小于等于0.05，表示数据与定义模型拟合较好；RMSEA取值小于等于0.08时，表示模型与数据的拟合程度可以接受。

(3)其他拟合指数。

常用的有
“拟合良好性指标” (goodness of fit index，简称GFI)、
“调整拟合良好性指标”(adjusted goodness of fit index，简称AGFI)、
“常规拟合指标”(normal of fit index，简称NFI)、
“非常规拟合指标”(non-normal of fit index，简称NNFI)、
“比较拟合指标”(comparative fit index，简称CFI)、
“标准化残差均方根” (standardized root mean square residual，简称SRMR)、
“省俭性指标” (parsimony normed fit index，简称PNFI)。

深度解读分析方法学验证各项关键指标要求首先，需验证的分析方法类型有以下四种；① 鉴别试验②杂质的定量试验③杂质控制的限度试验④原料药或制剂中活性成分以及制剂中选定组分的定量试验。

试验类型如下：①鉴别试验旨在确证样品中的一种被测物的特性。

通常将样品的性质（如光谱、色谱行为、化学反应性等）与参比对照品的性质进行比对。

②杂质检查是指样品中杂质的定量检测或限度检测，两种检测均是为了准确反映样品的纯度。

定量试验所需验证项目与限度试验相比是不同的。

③含量测定是指测定样品中被分析物的含量。

本文件中含量测定是指原料药中主要成分的定量测定。

类似的验证项目也适用于制剂中的活性组分或其他指定成分的定量测定，以及与其他分析方法（如溶出度）相关的定量分析。

做药物分析的小伙伴都应该清楚了解分析方法的目的，这将决定需要评价哪些验证项目。

应进行评价的典型的验证项目如下：专属性、检测限、定量限、线性与范围、精密度（进样精密度、重复性、中间精密度）、准确性。

需重新验证的情况① 原料药合成方法的改变②成品组分发生改变③分析方法的改变需要重新验证的程度，应根据改变的情况而定。

某些其他的改变可能也要求验证。

注意：-表示该项目通常不需评价+表示该项目通常需评价(1) 假如已评价重现性（见术语表），可不需再评价中间精密度；(2) 缺乏专属性的分析方法，应由其他分析方法来做补充；(3) 有些情况下需要。

各项目的定义及其要求1. 专属性（Specificity）专属性是指可能存在某些组分(如杂质、降解物、基质等)时，对被分析物准确可靠测定的能力。

专属性有以下含义：①鉴别：确证被分析物符合其特性。

②纯度检查：确保采用的分析方法可检出被分析物中杂质的准确含量，如有关物质、重金属、溶剂残留量等。

③含量测定（含量或效价）：提供样品中被分析物的含量或效价的准确结果。

专属性注意事项：(1) 定位分离试验① 主峰峰纯度的确定在专属性验证的相关实验中，主成分峰都应该考察峰纯度，确认主成分峰为单一成分的峰。

验证性因素分析中评价模型与数据拟合程度时常用的拟合指标
(1)χ²(chi-square)检验。

这一指标容易受样本容量的影响，样本量大时，χ²容易达到显著水平，几乎拒绝所有拟合较好的模型。

一般用χ²/df作为替代性检验指数。

χ²/df＜3表示模型整体拟合度较好，χ²/df＜5表示模型整体可以接受，χ²/df＞10表示整体模型非常差。

（2）RMSEA。

若RMSEA取值小于等于0.05，表示数据与定义模型拟合较好；RMSEA取值小于等于0.08时，表示模型与数据的拟合程度可以接受。

(3)其他拟合指数。

常用的有
“拟合良好性指标” (goodness of fit index，简称GFI)、
“调整拟合良好性指标”(adjusted goodness of fit index，简称AGFI)、
“常规拟合指标”(normal of fit index，简称NFI)、
“非常规拟合指标”(non-normal of fit index，简称NNFI)、
“比较拟合指标”(comparative fit index，简称CFI)、
“标准化残差均方根” (standardized root mean square residual，简称SRMR)、
“省俭性指标” (parsimony normed fit index，简称PNFI)。