確認的因子分析のための適合度の悪い統計の後に何をすべきか？

環境

博士論文に問題があります。私の論文は、組織の文化と組織の信頼レベルについての認識を通じて、中等学校の教師の組織市民活動を調査することです。

私には871人の教師のサンプルがあります。私は3つの機器を持っていますが、それらは他の研究者によって開発され、他のいくつかの研究で使用されました。

構造方程式モデリングを使用してデータを分析しようとしています。ただし、確認的要因分析を行う際、1つの手段（組織市民権）のみで問題はありませんでした。他の2つの機器は、一次確認分析を提供しませんでした。RMSEA値は約0.100でした。カイ二乗が高すぎ、自由度で割ったカイ二乗も高すぎました。

質問

• 機器とCFAをどうすればよいですか？
• これらの楽器からアイテムをパーセルするか、アイテムを削除することは良い考えでしょうか？
• または、構造方程式モデリングをスキップして回帰を続行する必要がありますか？

おそらく次のようにします。1）データを2つのほぼ等しいセグメントに分割します。2）これらの1つで探索的分析を実行し、新しいモデルを導出します。3）データの残りの半分でモデルをテストします。

これは、少なくともそれほど頻繁には実行されないものであり、公開に適しています（そうする必要がある場合）。また、モデルの独立したテストを提供します。

また、両方のモデル（前のモデルと開発したモデル）をテストデータに適合させ、両方の適合性を比較することもできます。

この問題を直接解決する統計的ソリューションを探す代わりに、診断を改善するソリューションを探します。

最初に、さまざまな研究で使用されたさまざまなサンプルを比較します。

次に、データがあれば、さまざまなサンプルの変数間の相関パターンを調べます。（これらは他の著者から入手できる場合があります）。