Многоуровневый эксплораторный факторный анализ (ML-EFA)
Многоуровневый эксплораторный факторный анализ выявляет латентные факторные структуры одновременно на двух или более уровнях иерархии данных — например, как внутри индивидов, так и между группами — без предварительного наложения фиксированной структуры. Он необходим всякий раз, когда данные опросов или тестов собираются от респондентов, вложенных в классы, организации или клиники.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Exploratory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Бифакторная модель (общие и специфические факторы)Психометрия↔ compare
- Конфирматорный факторный анализ (КФА)Психометрия↔ compare
- Эксплораторный факторный анализ (ЭФА)Статистика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →