Latent structureScale / measurement

Eksploracyjna analiza czynnikowa dla danych porządkowych

Eksploracyjna analiza czynnikowa dla danych porządkowych (Ordinal Exploratory Factor Analysis, OEFA) odkrywa czynniki ukryte leżące u podstaw zbioru pozycji porządkowych — zazwyczaj skal Likerta — poprzez obliczanie korelacji polichorycznych między pozycjami, a następnie zastosowanie estymatora ważonych najmniejszych kwadratów. Pozwala to uniknąć zniekształceń, które powstają, gdy metody EFA dla zmiennych ciągłych są naiwnie stosowane do uporządkowanych odpowiedzi kategorialnych.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  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. (1984). A general structural equation model with dichotomous, ordered categorical, and continuous latent variable indicators. Psychometrika, 49(1), 115–132. DOI: 10.1007/BF02294210

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Ordinal Exploratory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/psychometrics/ordinal-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

Cytowana przez

ScholarGateOrdinal EFA (Ordinal Exploratory Factor Analysis). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/psychometrics/ordinal-exploratory-factor-analysis · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026