Latent structure
تحليل العوامل التأكيدي — التحقق من صحة المقياس (CFA)
تحليل العوامل التأكيدي هو تقنية نمذجة قياس تختبر ما إذا كانت بنية عوامل مفترضة — مستمدة عادةً من النظرية أو تحليل استكشافي سابق — تتناسب مع البيانات المرصودة من عينة جديدة. تم تطويره بواسطة كارل جوريسكوج في عام 1969، وأصبح الأداة المهيمنة للتحقق من صحة المقاييس النفسية لأنه يتطلب من الباحث تحديد مسبق للعناصر التي تنتمي إلى كل عامل كامن، ثم تقييم مدى ملاءمة هذا التحديد بمعايير ملاءمة إحصائية واضحة.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
خريطة المناهج
محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.
المصادر
- Brown, T. A. (2015). Confirmatory Factor Analysis for Applied Research (2nd ed.). Guilford Press. ISBN: 978-1462515363
- Hu, L. & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1–55. DOI: 10.1080/10705519909540118 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Confirmatory Factor Analysis for Scale Validation. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/psychometrics/cfa-psychometric
أيُّ منهج؟
ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.
- ألفا كرونباخ (تحليل الموثوقية)الإحصاء↔ قارن
- التحليل العاملي الاستكشافي (EFA)الإحصاء↔ قارن
- النمذجة الخطية الهرمية (HLM / نمذجة المستويات المتعددة)الإحصاء↔ قارن
- تحليل المكونات الرئيسيةتعلم الآلة↔ قارن
- نموذج راشالقياس النفسي↔ قارن
- نمذجة المعادلات البنيوية (SEM)الإحصاء↔ قارن