Latent structure
McDonald's Hierarchical Omega (ωh)
McDonald's hierarchical omega (ωh) は、二因子測定モデルから導出され、総得点分散のどの割合が、グループ固有因子や項目レベルのエラーではなく、単一の一般因子に起因するかを定量化する係数である。 Roderick P. McDonald (1999) によって導入され、Reise ら (2013) および Rodriguez ら (2016) によって二因子モデルへの応用が展開されたこの係数は、合成総得点が多次元尺度の擁護可能な要約であるかどうかを評価するために、心理測定学で主に使用される指標である。
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出典
- Reise, S. P., Scheines, R., Widaman, K. F. & Haviland, M. G. (2013). Multidimensionality and structural coefficient bias in structural equation modeling: A bifactor perspective. Educational and Psychological Measurement, 73(1), 5–26. DOI: 10.1177/0013164412449831 ↗
- Rodriguez, A., Reise, S. P. & Haviland, M. G. (2016). Evaluating bifactor models: Calculating and interpreting statistical indices. Psychological Methods, 21(2), 137–150. DOI: 10.1037/met0000045 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). McDonald's Hierarchical Omega (ωh). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/psychometrics/mcdonald-omega
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