验证性因子分析中因子载荷的符号是任意的吗？问题与解决方案

社会和行为科学领域的可重复性危机引发了人们对实证研究信度和效度的担忧。虽然文献中的研究探讨了导致这一危机的因素，但与分析工具有关的问题却较少受到关注。本研究聚焦于一种广泛使用的分析工具——验证性因子分析（CFA），并探讨了一个在实践中通常被忽视的问题：准确估计因子载荷的符号。错误的载荷符号会扭曲观测变量与潜在因子之间的关系，导致后续分析结果不可靠或无效。我们的研究旨在探讨并解决CFA模型中因子载荷符号的估计问题。基于一项实证演示和蒙特卡洛模拟研究，我们发现当前方法在估计载荷符号方面存在缺陷。为解决此问题，我们提出了三种解决方案，并证明其有效。本文讨论并阐述了这些方案的应用。