Latent structureScale / measurement

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.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  1. Muthén, B. O. (1994). Multilevel covariance structure analysis. Sociological Methods & Research, 22(3), 376–398. DOI: 10.1177/0049124194022003006
  2. 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.

Compare side by side

Упоминается в

ScholarGateMultilevel EFA (Multilevel Exploratory Factor Analysis). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/psychometrics/multilevel-exploratory-factor-analysis · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026