验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）是一种统计技术，用于检验观察变量是否有效反映潜在变量的理论结构。与探索性因子分析不同，CFA 要求研究者在分析前就假设了一个特定的因子模型。本文首先简要介绍验证性因子分析的基本概念和原理，随后讨论其在社会科学、心理学等领域的实际应用案例。通过这些案例，我们能够更深入地理解如何构建有效的因子模型，并评估模型的拟合度。此外，文章还探讨了实施 CFA 时可能遇到的问题及解决策略，旨在为相关领域的研究人员提供实用指导。