ScholarGate
Asisten
Latent structureScale / measurement

Analisis Faktor Eksploratori Polytomous

Analisis faktor eksploratori (EFA) polytomous memperluas EFA standar untuk data respons kategorikal berurutan (tipe-Likert) dengan mengganti matriks korelasi Pearson dengan matriks korelasi polikhorik. Metode ini memulihkan variabel laten kontinu yang diasumsikan tercermin oleh setiap item polytomous, menghasilkan pembebanan faktor yang lebih akurat dan struktur faktor yang terdefinisi lebih baik daripada memperlakukan skor ordinal seolah-olah kontinu.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

Sumber

  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

Cara menyitasi halaman ini

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

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

Dirujuk oleh

ScholarGatePolytomous EFA (Polytomous Exploratory Factor Analysis). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/psychometrics/polytomous-exploratory-factor-analysis · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026