項目因子分析における適合度：応答選択肢の数の影響

構造方程式モデリングにおいて使用されるカイ二乗検定統計量の力は、観察データの過剰尖度の絶対値が増加するにつれて低下します。過剰尖度は、項目応答カテゴリーの数が少ないほど発生しやすくなります。その結果、モデルの適合度を検討するために使用される真の基礎因子構造やχ2ベースの適合指標に関係なく、項目応答カテゴリーの数が減少することで適合度が改善される可能性があります。同様に、近似適合のターゲット値（例：近似の平方平均誤差 ≤ .05）を考慮すると、カテゴリーの数が増加するにつれて、より多くの因子を持つモデルが必要です。これは、データが連続（共通因子分析）として扱われるか、離散（序数因子分析）として扱われるかに関係なく当てはまります。不正な実質モデルを検出する力を高めるために、十分な数の応答選択肢（≥ 5）を使用することを推奨します。このことにより、誤った実質モデルを検出するための力が向上します。