Latent structureLatent Factor Models

Eksploratiivinen rakennemallinnus

Eksploratiivinen rakennemallinnus (ESEM) on hybridimenetelmä, joka yhdistää eksploratiivisen faktorianalyysin (EFA) ja konfirmatorisen faktorianalyysin (CFA) sekä polkumallinnuksen. Sen kehittivät Asparouhov ja Muthén (2009). ESEM lieventää perinteisen CFA:n rajoittavia nollalatausoletuksia sallimalla kaikkien indikaattoreiden latautua kaikkiin faktoreihin. Tämä voi paljastaa tekijöiden välisiä monimutkaisia suhteita ja parantaa mallin sopivuutta säilyttäen samalla kyvyn testata aineellisia rakenteellisia teorioita.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

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

+2 more

Lähteet

  1. Asparouhov, T., & Muthén, B. (2009). Exploratory structural equation modeling. Structural Equation Modeling, 16(3), 397-438. DOI: 10.1080/10705510903008204
  2. Marsh, H. W., Lüdtke, O., Muthén, B., Asparouhov, T., Morin, A. J., Trautwein, U., & Nagengast, B. (2010). A new perspective on structural equation modeling: Guest editors' introduction. Structural Equation Modeling, 17(3), 357-370. link
  3. Muthén, B., & Asparouhov, T. (2012). Bayesian structural equation modeling: A more flexible representation of substantive theory. Psychological Methods, 17(3), 313-335. DOI: 10.1037/a0026802

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Exploratory Structural Equation Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/psychometrics/exploratory-structural-equation-modeling

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

Tähän viittaavat

ScholarGateExploratory Structural Equation Modeling (Exploratory Structural Equation Modeling). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/psychometrics/exploratory-structural-equation-modeling · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026