提升因子分析与SEM研究的样本效率：关键参数与策略

本篇论文深入探讨了在应用心理计量学中，特别是在因子分析（EFA）、结构方程模型（CFA）和SEM研究中，样本量和样本功效的重要性。随着心理学研究的严谨性日益提升，确保足够的统计能力对于揭示数据集中的真实关系至关重要。样本量的选择需要在保证分析的精确性和可重复性之间取得平衡，这涉及到统计功效分析的四个关键参数：α（犯第一类错误的概率，即拒绝了实际上成立的零假设）、β（犯第二类错误的概率，即未能拒绝实际上不成立的零假设）、统计功效（研究能够正确拒绝零假设的概率）和效应大小（研究中变量间关联或差异的大小）。 因子分析，特别是EFA，通常在数据较强时，允许较小的样本量进行精确分析，但需要谨慎处理，因为样本大小可能影响因子结构的识别。在CFA和SEM中，卡方检验和模型拟合度同样对样本大小敏感，因此样本量的大小会直接影响到这些复杂模型参数估计的精度和功效。 然而，当前的文献在这方面存在不足，且提供的指导有时相互矛盾。为了克服这些问题，作者回顾了现有的样本功效分析规则，并探讨了更为详尽的方法，如蒙特卡洛模拟。蒙特卡洛模拟是一种通过重复随机抽样来估计模型参数在给定样本下性能的技术，它能帮助研究人员在实际应用中更准确地确定样本大小。 小样本情况下，因子分析的实践建议可能更为细致和特殊，可能包括考虑样本偏差、内隐变量的影响以及特定模型假设的适用性。作者的工作旨在为研究者提供一个综合的指南，以在选择样本量时做出明智的决策，尤其是在面对小样本情境时，以提高研究的有效性和可靠性。 这篇论文强调了在进行EFA、CFA和SEM研究时，必须充分考虑样本量和样本功效，通过理论和实证方法来优化研究设计，从而确保研究结果的可靠性和有效性。这对于所有希望在心理计量学领域进行深入研究的学者来说，是一份重要的参考文献。