統計學方法
驗證性因素分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）是一種統計學方法，用於驗證一組變量之間的關係是否與某個特定的理論模型相吻合。CFA與探索性因素分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）不同，EFA更多地依賴於數據的探索性分析，而CFA則是基於已有的理論或先驗知識，對理論模型與實際數據之間的擬合程度進行驗證。
在CFA中，研究者需要明確指定公共因素的個數、觀測變量的個數、觀測變量與公共因素之間的關係、觀測變量與特殊因素之間的關係，以及特殊因素之間的關係。這個過程涉及到形成一箇估計的協方差矩陣，並將它與基於樣本數據的樣本協方差矩陣進行比較。擬合優度是檢驗模型是否成立的重要指標，它衡量的是模型參數與理論參數值的吻合程度，以及樣本協方差矩陣與估計的協方差矩陣之間的相似程度。
使用CFA時，需要滿足一定的條件，包括因子模型應具有現實性、樣本容量要足夠大以確保統計檢驗的效力和參數估計的準確性。樣本量通常不應低於200，而且應至少爲自由估計參數個數的四倍，或者樣本量與自由參數達到10:1的比例。這些條件確保了統計分析結果的可靠性和模型的適用性。
總結來說，驗證性因素分析是一種使用樣本數據來驗證理論模型與數據之間擬合程度的分析方法，它依賴於已有的理論和先驗知識，並且需要滿足特定的使用條件以確保分析的有效性和準確性。