There are many high-quality resources available which describe best practices in the implementation of both exploratory factor analysis (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA). Yet, partly owing to the complexity of these procedures, confusion persists among psychologists with respect to the implementation of EFA and CFA. Primary among these misunderstandings is the very mathematical distinction between EFA and CFA. The current paper uses a brief example to illustrate the difference between the statistical models underlying EFA and CFA, both of which are particular instantiations of the more general common factor model. Next, important considerations for the implementation of EFA and CFA discussed in this paper include the need to account for the categorical nature of item-level observed variables in factor analyses, the use of factor analysis in studies of the psychometric properties of new tests or questionnaires and previously developed tests, decisions about whether to use EFA or CFA in these contexts, and the importance of replication of factor analytic models in the ongoing pursuit of validation.
Keywords: exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, best practices, validity, psychometric properties
Résumé
De nombreuses ressources de haute qualité existent pour décrire les meilleures pratiques en matière de mise en oeuvre de l'analyse factorielle exploratoire (AFE) et de l'analyse factorielle confirmatoire (AFC). Or, en partie dû a la complexité de ces procédures, une certaine confusion persiste entre les psychologues quant a la mise en oeuvre de l'AFE et de l'AFC. L'une des principales sources de ces malentendus réside dans la distinction mathématique entre l'AFE et l'AFC. Le présent article utilise un bref exemple pour illustrer la différence entre les modèles statistiques sous-jacents a l'AFE et l'AFC, lesquels sont tous deux des instanciations particulières du modèle factoriel plus général. Ensuite, d'importantes considérations relatives a la mise en oeuvre de l'AFE et de l'AFC, abordées dans le présent article, incluent la nécessité de tenir compte de la nature catégorique de variables observées au niveau des items dans les analyses factorielles, l'utilisation de l'analyse factorielle dans l'étude de propriétés psychométriques de nouveaux tests ou questionnaires et de tests élaborés dans le passé, des décisions quant a la procédure la plus appropriée - soit l'AFE ou l'AFC - dans ces contextes et l'importance de la reproduction de modèles d'analyse factorielle dans la...
