Latent structureScale / measurement

बहुपदीय अन्वेषी कारक विश्लेषण

बहुपदीय अन्वेषी कारक विश्लेषण (Polytomous EFA) मानक EFA का विस्तार है जो क्रमित श्रेणीबद्ध (लाइकर्ट-प्रकार) प्रतिक्रिया डेटा के लिए पियर्सन सहसंबंध मैट्रिक्स के स्थान पर बहुरेखीय सहसंबंध मैट्रिक्स (polychoric correlation matrix) का उपयोग करता है। यह उस अव्यक्त सतत चर (latent continuous variable) को पुनः प्राप्त करता है जिसे प्रत्येक बहुपदीय मद (item) प्रतिबिंबित करती है, जिससे अधिक सटीक कारक लोडिंग (factor loadings) और बेहतर परिभाषित कारक संरचनाएं प्राप्त होती हैं, बजाय इसके कि क्रमित स्कोर को सतत माना जाए।

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स्रोत

  1. Flora, D. B., & Curran, P. J. (2004). An empirical evaluation of alternative methods of estimation for confirmatory factor analysis with ordinal data. Psychological Methods, 9(4), 466–491. DOI: 10.1037/1082-989X.9.4.466
  2. Muthén, B. (1978). Contributions to factor analysis of dichotomous variables. Psychometrika, 43(4), 551–560. DOI: 10.1007/BF02293813

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ScholarGate. (2026, June 3). Polytomous Exploratory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/psychometrics/polytomous-exploratory-factor-analysis

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इनमें संदर्भित

ScholarGatePolytomous EFA (Polytomous Exploratory Factor Analysis). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/psychometrics/polytomous-exploratory-factor-analysis · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026