Que faire après des statistiques d'ajustement médiocre pour une analyse factorielle confirmatoire?

Le contexte

J'ai des problèmes avec ma thèse de doctorat. Ma thèse étudie les comportements de citoyenneté organisationnelle des enseignants du secondaire à travers leurs perceptions de la culture organisationnelle et leurs niveaux de confiance organisationnels.

J'ai un échantillon de 871 enseignants. J'ai trois instruments, mais ils ont été développés par d'autres chercheurs et ont été utilisés dans d'autres études.

J'ai essayé d'analyser mes données en utilisant la modélisation d'équations structurelles. Cependant, en essayant de faire une analyse factorielle confirmatoire, un seul instrument (citoyenneté organisationnelle) était correct. Les deux autres instruments n'ont pas donné l'analyse de confirmation du premier ordre. Les valeurs RMSEA étaient d'environ 0,100. Le chi carré était trop élevé et le chi carré divisé par les degrés de liberté était également trop élevé.

Question

• Que dois-je faire avec mes instruments et CFA?
• Le regroupement ou la suppression d'articles de ces instruments serait-il une bonne idée?
• Ou dois-je ignorer la modélisation des équations structurelles et poursuivre la régression?

Je ferais probablement ce qui suit: 1) Divisez les données en deux segments à peu près égaux. 2) Effectuer des analyses exploratoires sur l'un d'eux et dériver un nouveau modèle 3) Tester le modèle sur l'autre moitié des données.

Ce sera au moins quelque chose qui n'est pas fait très souvent, ce qui le rendra mieux adapté à la publication (si vous le souhaitez) et vous donnera un test indépendant de votre modèle.

Vous pouvez également adapter les deux modèles (le précédent et celui que vous développez) à vos données de test et comparer l'ajustement des deux.

Au lieu de chercher des solutions statistiques qui résolvent directement ce problème, je chercherais des solutions qui améliorent le diagnostic.

Tout d'abord, je comparerais les différents échantillons utilisés dans les différentes études.

Ensuite, si vous avez les données, je regarderais les modèles de corrélation entre les variables dans les différents échantillons. (Vous pourrez peut-être les obtenir auprès d'autres auteurs).