確証的因子分析におけるカイ二乗適合指標へのスケールポイント数の影響

本稿では、確証的因子分析におけるカイ二乗統計に対する項目反応カテゴリー数の影響を調査し、以前の研究が結論づけたように、カテゴリー数が多いほど虚偽因子を特定する可能性が高まるかどうかを評価します。20項目のテストのために4種類の連続的単因子データがシミュレーションされました：（a）すべての項目に対して均一、（b）すべての項目に対して対称な単峰、（c）すべての項目に対して負の歪み、または（d）10項目に対して負の歪み、10項目に対して正の歪み。4種類の分布それぞれについて、項目反応は2、4、または6カテゴリーの項目スコアを得るために分割されました。結果は、単因子モデルを評価するためのカイ二乗統計が最も膨らんでおり（虚偽因子を示唆）、カテゴリー数が増えるにつれて膨らみが小さくなることを示しました。ただし、Satorra-Bentlerスケールカイ二乗は、連続項目データが負の歪みと正の歪みの両方を持たない限り、2カテゴリーの反応に対しても膨らむことがない傾向がありました。