Bayesian explorative Faktoranalyse (BEFA)
Die bayesianische explorative Faktoranalyse wendet einen vollständigen probabilistischen Rahmen auf das gemeinsame Faktorenmodell an. Durch die Platzierung von A-priori-Verteilungen über Faktorladungen und eindeutige Varianzen liefert sie Posterior-Verteilungen anstelle von Punktschätzungen, quantifiziert die Unsicherheit um jede Ladung und kann die Anzahl der Faktoren als unbekannte Größe behandeln, die aus den Daten abgeleitet wird.
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Quellen
- Lopes, H. F. & West, M. (2004). Bayesian model assessment in factor analysis. Statistica Sinica, 14(1), 41–67. link ↗
- Ghosh, J. & Dunson, D. B. (2009). Default prior distributions and efficient posterior computation in Bayesian factor analysis. Journal of Computational and Graphical Statistics, 18(2), 306–320. DOI: 10.1198/jcgs.2009.07145 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Exploratory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/psychometrics/bayesian-exploratory-factor-analysis
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