Latent structure
ניתוח גורמים מאשר — תיקוף סולם (CFA)
ניתוח גורמים מאשר (CFA) הוא טכניקת מידול מדידה הבוחנת האם מבנה גורמים היפותטי — שמקורו בדרך כלל בתיאוריה או בניתוח חקרני קודם — מתאים לנתונים שנצפו מדגימה חדשה. הטכניקה פותחה על ידי קרל יורסוג בשנת 1969, והפכה לכלי הדומיננטי לתיקוף סולמות פסיכולוגיים מכיוון שהיא דורשת מהחוקר לציין מראש אילו פריטים שייכים לאיזה גורם סמוי, ולאחר מכן מעריכה את מידת ההתאמה של מפרט זה לקריטריוני התאמה סטטיסטיים מפורשים.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
מפת שיטות
סביבת השיטות הקרובות — בחרו צומת כדי לחקור.
מקורות
- Brown, T. A. (2015). Confirmatory Factor Analysis for Applied Research (2nd ed.). Guilford Press. ISBN: 978-1462515363
- Hu, L. & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1–55. DOI: 10.1080/10705519909540118 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). Confirmatory Factor Analysis for Scale Validation. ScholarGate. https://scholargate.app/he/psychometrics/cfa-psychometric
איזו שיטה?
הציבו שיטה זו לצד קרובותיה הקרובות וקראו אותן זו לצד זו — הספרייה מניחה את הספרים על השולחן; הבחירה בידיכם.
- אלפא של קרונבך (ניתוח מהימנות)סטטיסטיקה↔ השוואה
- ניתוח גורמים גישוש (EFA)סטטיסטיקה↔ השוואה
- מידול לינארי היררכי (HLM / מידול רב-רמתי)סטטיסטיקה↔ השוואה
- ניתוח רכיבים עיקרייםלמידת מכונה↔ השוואה
- מודל רשפסיכומטריה↔ השוואה
- מודל משוואות מבניות (SEM)סטטיסטיקה↔ השוואה