Latent structureScale / measurement

التحليل العاملي الاستكشافي متعدد المستويات (ML-EFA)

يكشف التحليل العاملي الاستكشافي متعدد المستويات عن هياكل عاملية كامنة في مستويين أو أكثر من التسلسل الهرمي للبيانات في آن واحد — على سبيل المثال، داخل الأفراد وبين المجموعات — دون فرض هيكل ثابت مسبقًا. وهو ضروري كلما جُمعت بنود الاستبيان أو الاختبار من مستجيبين متداخلين داخل الفصول الدراسية أو المنظمات أو العيادات.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Muthén, B. O. (1994). Multilevel covariance structure analysis. Sociological Methods & Research, 22(3), 376–398. DOI: 10.1177/0049124194022003006
  2. Ryu, E. & West, S. G. (2009). Level-specific evaluation of model fit in multilevel structural equation modeling. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 16(4), 583–601. DOI: 10.1080/10705510903203466

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Exploratory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/psychometrics/multilevel-exploratory-factor-analysis

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateMultilevel EFA (Multilevel Exploratory Factor Analysis). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/psychometrics/multilevel-exploratory-factor-analysis · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026