Analisis Faktor Eksploratori Polytomous
Analisis faktor eksploratori (EFA) polytomous memperluas EFA standard kepada data respons kategori bertertib (jenis Likert) dengan menggantikan matriks korelasi Pearson dengan matriks korelasi polikori. Ia memulihkan pemboleh ubah malar laten yang setiap item polytomous diandaikan mencerminkan, menghasilkan pemuatan faktor yang lebih tepat dan struktur faktor yang lebih jelas berbanding dengan menganggap skor ordinal seolah-olah ia adalah malar.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
- Muthén, B. (1978). Contributions to factor analysis of dichotomous variables. Psychometrika, 43(4), 551–560. DOI: 10.1007/BF02293813 ↗
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Polytomous Exploratory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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.
- Analisis Faktor Pengesahan (CFA)Psikometrik↔ compare
- Analisis Faktor Penerokaan (EFA)Statistik↔ compare
- Model Respons Bertingkat (GRM)Psikometrik↔ compare
- Teori Gerak Balas Item (IRT)Psikometrik↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →