เปรียบเทียบวิธี

	การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยันแบบเบย์ (Bayesian Confirmatory Factor Analysis - BCFA)	ทฤษฎีความสามารถในการสรุปผล (Generalizability Theory - G-Theory)
สาขาวิชา	การวัดทางจิตวิทยา	การวัดทางจิตวิทยา
ตระกูล	Latent structure	Latent structure
ปีกำเนิด	2007–2012	1963–1972
ผู้ริเริ่ม	Sik-Yum Lee; Bengt Muthén and Tihomir Asparouhov	Lee J. Cronbach, Goldine Gleser, Harinder Nanda, Nageswari Rajaratnam
ประเภท	Bayesian latent variable model	Variance-components reliability model
แหล่งต้นตำรับ	Lee, S.-Y. (2007). Structural Equation Modeling: A Bayesian Approach. Wiley. ISBN: 978-0470024232	Cronbach, L. J., Gleser, G. C., Nanda, H. & Rajaratnam, N. (1972). The Dependability of Behavioral Measurements: Theory of Generalizability for Scores and Profiles. Wiley.
ชื่อเรียกอื่น	BCFA, Bayesian CFA, Bayesian structural equation measurement model, Bayes-CFA	G-theory, G-study / D-study framework, variance components reliability
ที่เกี่ยวข้อง	4	4
สรุป	Bayesian confirmatory factor analysis tests a pre-specified factor structure using Bayesian inference. Instead of point estimates with p-values, it produces full posterior distributions for loadings, factor correlations, and residual variances, allowing the researcher to incorporate prior knowledge and propagate parameter uncertainty naturally.	Generalizability Theory is a psychometric framework that decomposes observed score variance into multiple sources — persons, items, raters, occasions, and their interactions — using analysis of variance. It replaces the single reliability coefficient of classical test theory with a family of coefficients that tell researchers how well scores generalize across different measurement conditions.