Robustní konfirmační faktorová analýza
Robustní konfirmační faktorová analýza (CFA) přizpůsobuje předem specifikovanou faktorovou strukturu pozorovaným datům a zároveň koriguje standardní chyby a statistiky shody modelu pro porušení vícerozměrné normality. Jedná se o preferovanou variantu CFA, kdykoli indikátory Likertova typu, zešikmené nebo s vysokou špičatostí činí klasický odhad založený na normálním rozdělení nespolehlivým.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Satorra, A. & Bentler, P. M. (1994). Corrections to test statistics and standard errors in covariance structure analysis. In A. von Eye & C. C. Clogg (Eds.), Latent variables analysis: Applications for developmental research (pp. 399–419). Sage. link ↗
- Browne, M. W. (1984). Asymptotically distribution-free methods for the analysis of covariance structures. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 37(1), 62–83. DOI: 10.1111/j.2044-8317.1984.tb00789.x ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Confirmatory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/statistics/robust-confirmatory-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.
- Konfirmační faktorová analýza (CFA)Psychometrika↔ compare
- Exploratorní faktorová analýza (EFA)Statistika↔ compare
- Vícúrovňová konfirmační faktorová analýza (MCFA)Psychometrika↔ compare
- Robustní eksplorativní faktorová analýzaPsychometrika↔ compare
- Robustní modelování pomocí strukturálních rovnicStatistika↔ compare
- Modelování strukturálních rovnicStatistika ve výzkumu↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →