Faktoru analīze
Faktoru analīze ir statistikas tehnika latentu (neuzrādītu) dimensiju identificēšanai, kas pamato novērojamus mainīgos, ko 1930. gados izstrādāja Luiss Leons Tērstons un formalizēja Jōreskog (1969). Eksploratīvā faktoru analīze (EFA) atklāj nezināmu faktoru struktūru no datiem; konfirmatīvā faktoru analīze (CFA) testē hipotētiskas attiecības starp novērojamiem un latentiem mainīgajiem. Faktoru analīze, kas ir būtiska psihometrijā (testu izstrādē), organizāciju pētniecībā (mērījumos tādu konstruktu kā vadības stils) un biomedicīnā (slimību apakštipu identificēšanā), samazina dimensiju skaitu, vienlaikus atklājot konceptuālu organizāciju daudzmainīgos datos.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+8 more
Avoti
- Thurstone, L. L. (1947). Multiple Factor Analysis. University of Chicago Press. DOI: 10.2307/2304512 ↗
- Jöreskog, K. G. (1969). A general approach to confirmatory maximum likelihood factor analysis. Psychometrika, 34(2), 183–202. DOI: 10.1007/BF02289343 ↗
- Kaiser, H. F. (1960). The application of electronic computers to factor analysis. Educational and Psychological Measurement, 20(1), 141–151. DOI: 10.1177/001316446002000116 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 4). Exploratory and Confirmatory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/research-statistics/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.
- Regresijas lineārā analīzePētniecības statistika↔ compare
- Neparametriskie statistiskie testiPētniecības statistika↔ compare
- Modelēšana ar strukturālām vienādojumiemPētniecības statistika↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →