Latent structureScale / measurement

Analyse Factorielle Exploratoire Bayésienne (AFEB)

L'analyse factorielle exploratoire bayésienne applique un cadre probabiliste complet au modèle factoriel commun. En plaçant des distributions a priori sur les saturations factorielles et les variances uniques, elle produit des distributions a posteriori plutôt que des estimations ponctuelles, quantifie l'incertitude autour de chaque saturation, et peut considérer le nombre de facteurs comme une inconnue à inférer à partir des données.

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Sources

  1. Lopes, H. F. & West, M. (2004). Bayesian model assessment in factor analysis. Statistica Sinica, 14(1), 41–67. link
  2. 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

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Exploratory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/psychometrics/bayesian-exploratory-factor-analysis

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ScholarGateBayesian EFA (Bayesian Exploratory Factor Analysis). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/psychometrics/bayesian-exploratory-factor-analysis · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026