Daudzlīmeņu eksploratīvā faktoru analīze (ML-EFA)
Daudzlīmeņu eksploratīvā faktoru analīze vienlaicīgi atklāj latento faktoru struktūras divos vai vairākos hierarhijas datu līmeņos — piemēram, gan indivīdu ietvaros, gan starp grupām — nenosakot iepriekš fiksētu struktūru. Tā ir būtiska, kad aptauju vai testu jautājumi tiek savākti no respondentiem, kas ir iekļauti klasēs, organizācijās vai klīnikās.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- Muthén, B. O. (1994). Multilevel covariance structure analysis. Sociological Methods & Research, 22(3), 376–398. DOI: 10.1177/0049124194022003006 ↗
- Ryu, E. & West, S. G. (2009). Level-specific evaluation of model fit in multilevel structural equation modeling. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 16(4), 583–601. DOI: 10.1080/10705510903203466 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Exploratory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/psychometrics/multilevel-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.
- Bifaktora modelis (vispārējie un specifiskie faktori)Psihometrija↔ compare
- Apstiprinošā faktoru analīze (AFA)Psihometrija↔ compare
- Eksploratīvā faktoru analīze (EFA)Statistika↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →