Vícerozměrné statistické metody - detail zprávy #848

Konfirmatorní faktorová analýza ProQOL

David Stybor, 12. 04. 2026

Data: z mojí vlastní bakalářské práce

V práci se vyskytuje: CFA/SEM

Udělená slovní hodnocení

• Přehledná, srozumitelná práce.
• Oceňuji snahu o aplikaci konfirmační faktorové analýzy a systematické úpravy modelu na základě dat. Interpretace indexů shody je poměrně dobře vysvětlená a srozumitelná. Slabinou je však relativně problematická kvalita modelu (např. RMSEA nad doporučenou hranicí) a také menší přehlednost prezentace výsledků, což snižuje didaktickou hodnotu práce.
• Oceňuju, že je text psaný srozumitelně i pro čtenáře, který CFA nezná – vysvětlení CFI, RMSEA nebo faktorových nábojů je přístupné. Jenže metodicky je tu několik vážných problémů. N = 86 je na CFA s původně 30 položkami opravdu málo – obvyklé doporučení je minimálně 5–10 respondentů na parametr, a tady je to na hraně i po redukci modelu. Vyřazení 8 položek a přidání reziduálních kovariancí na základě modifikačních indexů na tak malém vzorku výrazně zvyšuje riziko, že výsledný model sedí právě na tenhle vzorek a nikam jinam. A i po všech úpravách je CFI = 0,808 a RMSEA = 0,102 – obojí pod/nad standardními prahy. Zpráva to sice přiznává, ale trochu to bagatelizuje formulací „v kontextu menšího vzorku interpretovatelné". Bylo by fér říct jasněji, že fit je nedostatečný a že výsledky je potřeba replikovat na větším souboru.
• I přes zajímavé téma pěstounské péče je práce s daty limitována malým vzorkem. Didakticky je však text velmi užitečný díky názornému Path Diagramu a detailní tabulce faktorových nábojů.