Count data are often overdispersed, and an appropriate test for the existence of the overdispersion is necessary. In this paper we derive a score test based on the extended quasi-likelihood and the pseudolikelihood after adjusting to the Bartlett factor. Also, we compare it with Levene (1960)'s F-type test suggested by Ganio and Schafer (1992).
Purpose - This paper aims to provide a step-by-step approach to factor analytic procedures, such as principal component analysis (PCA) and exploratory factor analysis (EFA), and to offer a guideline for factor analysis. Authors have argued that the results of PCA and EFA are substantially similar. Additionally, they assert that PCA is a more appropriate technique for factor analysis because PCA produces easily interpreted results that are likely to be the basis of better decisions. For these reasons, many researchers have used PCA as a technique instead of EFA. However, these techniques are clearly different. PCA should be used for data reduction. On the other hand, EFA has been tailored to identify any underlying factor structure, a set of measured variables that cause the manifest variables to covary. Thus, it is needed for a guideline and for procedures to use in factor analysis. To date, however, these two techniques have been indiscriminately misused. Research design, data, and methodology - This research conducted a literature review. For this, we summarized the meaningful and consistent arguments and drew up guidelines and suggested procedures for rigorous EFA. Results - PCA can be used instead of common factor analysis when all measured variables have high communality. However, common factor analysis is recommended for EFA. First, researchers should evaluate the sample size and check for sampling adequacy before conducting factor analysis. If these conditions are not satisfied, then the next steps cannot be followed. Sample size must be at least 100 with communality above 0.5 and a minimum subject to item ratio of at least 5:1, with a minimum of five items in EFA. Next, Bartlett's sphericity test and the Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) measure should be assessed for sampling adequacy. The chi-square value for Bartlett's test should be significant. In addition, a KMO of more than 0.8 is recommended. The next step is to conduct a factor analysis. The analysis is composed of three stages. The first stage determines a rotation technique. Generally, ML or PAF will suggest to researchers the best results. Selection of one of the two techniques heavily hinges on data normality. ML requires normally distributed data; on the other hand, PAF does not. The second step is associated with determining the number of factors to retain in the EFA. The best way to determine the number of factors to retain is to apply three methods including eigenvalues greater than 1.0, the scree plot test, and the variance extracted. The last step is to select one of two rotation methods: orthogonal or oblique. If the research suggests some variables that are correlated to each other, then the oblique method should be selected for factor rotation because the method assumes all factors are correlated in the research. If not, the orthogonal method is possible for factor rotation. Conclusions - Recommendations are offered for the best factor analytic practice for empirical research.
The actual convergence rate of Newton-Raphson iteration method at each step is studied under the regularity conditions for the limiting distribution: The convergence rate of it is accelerated with good starting values. Hence we can decide a number of iterations according to our purposes.
Purpose: The purpose of this study is to provide researchers with a simplified approach to undertaking exploratory factor analysis for the assessment of construct validity. Methods: All articles published in 2010, 2011, and 2012 in Journal of Korean Academy of Nursing were reviewed and other relevant books and articles were chosen for the review. Results: In this paper, the following were discussed: preliminary analysis process of exploratory factor analysis to examine the sample size, distribution of measured variables, correlation coefficient, and results of KMO measure and Bartlett's test of sphericity. In addition, other areas to be considered in using factor analysis are discussed, including determination of the number of factors, the choice of rotation method or extraction method of the factor structure, and the interpretation of the factor loadings and explained variance. Conclusion: Content validity is the degree to which elements of an assessment instrument are relevant to and representative of the targeted construct for a particular assessment purpose. This measurement is difficult and challenging and takes a lot of time. Factor analysis is considered one of the strongest approaches to establishing construct validity and is the most commonly used method for establishing construct validity measured by an instrument.
Purpose - This study provides appropriate procedures for EFA to help researchers conduct empirical studies by using PLS-SEM. Research design, data, and methodology - This study addresses the absolute and relative sample size criteria, sampling adequacy, factor extraction models, factor rotation methods, the criterion for the number of factors to retain, interpretation of results, and reporting information. Results - The factor analysis procedure for PLS-SEM consists of the following five stages. First, it is important to look at whether both the Bartlett test of sphericity and the KMO MSA meet the qualitative criteria. Second, PAF is a better choice of methodology. Third, an oblique technique is a suitable method for PLS-SEM. Fourth, a combined approach is strongly recommended to factor retention. PA should be used at the onset. Next, it is recommended using the K1 criterion. In addition, it is necessary to extract factors that increase the total variance explanatory power through the PVA-FS. Finally, it is appropriate to select an item with a factor loading into 0.5 or higher and a communality of 0.5. Conclusions - It is expected that the accurate factor analysis processed for PLS-SEM as previously presented will help us extract more precise factors of the structural model.
The purpose of this study was to identify factors associated with sanitation and cleanliness regarding the importance of family restaurant employees in the Ulsan and Busan areas. Accordingly, this study conducted a suey questionnaire consisting of 28 measures of food-service as well as major subject descriptors. From the results, the frequency, descriptive, factor, correspondence analysis, major findings and marketing implications could be summarized as follows: First, 6 factors were extracted: cooking and control factor, food and tableware handling factor, personal cleanliness condition factor, purchase and receiving factor, unit food material store factor and Kitchen utensil sanitation factor. KMO and Bartlett' stest statistics showed that the data fitted the factor analysis well. Results of factor analysis, average variance extracted estimates and shared variance showed that the convergent and discriminant validity of 6 factors are supported and Cronbach's alpha showed that the internal consistency of the 6 factors was supported. Second, correspondence analysis indicated that statistically significant relationships existed between some of the family restaurant employee sanitation and cleanliness factors and the family restaurant enterprise.
The purpose of this study is to identify main effect of gender and expenditure, and interaction effect of gender by expenditure on satisfaction with foodservices of western restaurants. Accordingly, this study surveyed questionnaires concerning 20 measures of foodservice as well as major subject descriptors. The result of this study was as follows: KMO and Bartlett's test statistics showed that the data well fitted a factor analysis. Results of the factor analysis, average variance extracted estimates, and shared variance showed that the convergent and discriminant validities of 5 factors were supported, and Cronbach's alpha also showed that the internal consistencies of 5 factors were supported. But there was an interaction effect between independent variables and covariate on service quality factor. This study, therefore, used food decor factor, facility factor, food quality factor, and food value factor as dependent variables in two way 3$\times$2 design factorial ANCOVA. It was found that there were no main effects of gender and expenditure on those four factors. It was however revealed that there was an interaction effect of gender by expenditure on food decor factor.
In this study, factors that influence water supply capacities of dams are extracted using factor analysis, and multiple regression equations for estimating water supply capacities of dams are developed using the analysis results. Twenty-one multi-purpose dams and twelve Municipal and Industrial (M&I) water supply dams are selected for case studies, and eight variables influencing water supply capacities of dams, namely: watershed area, inflow, effective reservoir storage, grade on amount of M&I water supply, grade on amount of agricultural water supply, grade on amount of in-stream flow supply, grade on river administration, and grade on average rainfall, are determined. Two case studies for multi-purpose dams and M&I water supply dams are performed, employing factor analysis, respectively. For the two cases, preliminary tests, such as reviewing matrix of correlation coefficient, Bartlett's test of sphericity, and Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) test, are conducted to evaluate the suitability of the variables for factor analysis. In case of multi-purpose dams, variables are grouped into three factors; M&I water supply dams, two factors. The factors are rotated using Varimax method, and then factor loading of each variable is computed. The results show that the variables influencing water supply capacities of dams are reasonably selected and appropriately grouped into factors. In addition, multiple regression equations for predicting the amounts of annual water supply of dams are established using the factor scores as explanatory variables, it is identified that the models' accuracies are high, and their applications to determining effective storage capacity of a dam during dam planning and design steps are presented. Consequently, it is thought that the variables and factors are useful for dam planning and dam design.
Objective : Health literacy (HL) is, defined as "the degree to which individuals have the capacity to obtain, process, and understand basic health information and services needed to make appropriate health decisions." Being old is one of the main risk factors with limited health literacy. This study aims to adapt Chew's health literacy scale into the Korean language and validate the scale for the use of the elderly. Methods : Data were drawn from the '2016 Seoul Survey on Elderly Health and Functional Assessment, which includes a total of 725 people aged 60 to 79. The sample was randomly divided into two groups for reliability and validity tests of the modified Chew's scale of 8 items. The Korean version of the questionnaire was developed by group translation, expert reviews, and forward-backward translation. Exploratory and confirmatory factor analyses were conducted to assess and validate the factor structure of the scale. Results : Results suggest the two-factor structure ("Understanding" and "Applying" of HL) with 8 items. Exploratory factor analyses of the first sample (n=400) revealed that the internal reliability of the scale was high (Cronbach's ${\alpha}=.904$). Principal axis factoring extracted two factors ("Understanding" and "Applying" of HL) and explained 78.3% of total variance (KMO=.872, Bartlett's ${\chi}^2=2431.3$, df=28, p<.001). Confirmatory factor analysis of the second sample (n=325) was performed and the two-factor model was supported (GFI=.960, CFI=.979, TLI=.969, RMSEA=0.075). Conclusions : This study provides evidence for adequate criterion and validity of the health literacy scale for the community dwelling elderly in Korea.
The purpose of this study was to identify factors associated with high satisfaction with foodservices in family restaurant. Accordingly, this study surveyed questionnaire concerning 20 measures of foodservice as well as major subject descriptors. The result of this study were as follows. KMO and Bartlett's test statistics showed that the data fitted factor analysis well. Results of factor analysis, average variance extracted estimates and shared variance showed that the convergent and discriminant validitys of 3 factors are supported, and cronbach's alpha showed that the internal consistency of 3 factors is supported. It was found that expensive groups, except gender groups and frequency of purchase groups, were differentially associated with high levels of overall satisfaction with foodservices. Multivariate analyses showed that satisfaction with service factor was the best predictor of overall satisfaction, followed by facilities factor. Three factors emerged from the logistic regression analysis as predictors of level of overall satisfaction. Overall, approximately 77% of university students could be correctly classified as being satisfied or unsatisfied. Finally, the results of the study provide some insights into the market-oriented types of foodservice marketing strategies or tactics to enable family restaurant to effectively manage and more competitive.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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