Latent structure
Analyse factorielle exploratoire (AFE)
L'analyse factorielle exploratoire réduit un large ensemble de variables observées à un plus petit nombre de facteurs communs latents. Elle est largement utilisée dans le développement d'échelles et en psychométrie pour découvrir la structure dimensionnelle sous-jacente à un ensemble d'items corrélés, sans spécifier cette structure à l'avance.
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Sources
- Fabrigar, L. R., Wegener, D. T., MacCallum, R. C. & Strahan, E. J. (1999). Evaluating the use of exploratory factor analysis in psychological research. Psychological Methods, 4(3), 272–299. DOI: 10.1037/1082-989X.4.3.272 ↗
- Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (8th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1473756540
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 1). Exploratory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/statistics/exploratory-factor-analysis
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- Analyse Factorielle Confirmatoire (AFC)Psychométrie↔ compare
- Alpha de Cronbach (Analyse de fiabilité)Statistique↔ compare
- Analyse en composantes principalesApprentissage automatique↔ compare
- Modélisation par équations structurelles (MES)Statistique↔ compare
Référencée par
Modèle logistique à deux paramètres de la théorie de la réponse à l'item (2PL)Modèle logistique à trois paramètres de la TRI (3PL)Analyse factorielle confirmatoire bayésienne (AFCB)Analyse Factorielle Exploratoire Bayésienne (AFEB)Analyse factorielle bayésienneTest bayésien d'invariance de la mesureAnalyse en Composantes Principales Bayésienne (BPCA)Développement d'échelles bayésiennesModèle bifactoriel (facteurs général et spécifiques)Analyse Factorielle Confirmatoire (AFC)Analyse Factorielle ConfirmatoireAnalyse de regroupementComputerized adaptive test item response theoryTests adaptatifs informatisés avec le modèle de Rasch (TAI-Rasch)Analyse Factorielle Confirmatoire (AFC)Validité de construitValidité de contenuAlpha de Cronbach (Analyse de fiabilité)Analyse du fonctionnement différentiel des items (DIF)Validité discriminanteAnalyse Factorielle Exploratoire pour le Développement d'Échelles (AFE)Modèle de Mélange de Croissance (GMM)Modèle de Réponse Graduée (GRM)Recherche quantitative exploratoire hiérarchiqueAnalyse d'items (Théorie classique des tests)Théorie de la réponse aux items (TRI)Analyse de classes latentes (ACL)Analyse de classes latentes (ACL)Modèle de Courbe de Croissance Latente (LGC)Validité de construit longitudinaleL'analyse factorielle exploratoire longitudinale (AFE longitudinale)Théorie de la généralisabilité longitudinaleOméga hiérarchique de McDonald (ωh)Coefficient de fiabilité Oméga (ω) de McDonaldModélisation par mélangeAnalyse factorielle confirmatoire multi-groupes (AFC-MG)Analyse factorielle exploratoire multi-groupes (AFE-MG)Tests d'invariance de mesure multigroupeDéveloppement d'échelles multi-groupesL'Échelle multidimensionnelle (MDS)Analyse factorielle confirmatoire multiniveau (MCFA)Analyse factorielle exploratoire multiniveaux (AFE-M)Recherche quantitative exploratoire multivariéeAnalyse factorielle confirmatoire ordinaleÉvaluation ordinale de la validité de contenuAnalyse factorielle exploratoire ordinaleAnalyse de fiabilité ordinaleRecherche quantitative exploratoire basée sur un panelModèle à Crédit Partiel (PCM / GPCM)Validité de construit polytomiqueAnalyse factorielle exploratoire polytomiqueAnalyse d'items polytomesModèle de RaschAnalyse factorielle confirmatoire robusteAnalyse factorielle exploratoire robusteAnalyse d'items robusteDéveloppement d'échellesModélisation par équations structurelles (MES)Analyse d'items pour formes abrégéesAnalyse de fiabilité de forme courteDéveloppement d'échelles abrégées
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