เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยัน (Confirmatory Factor Analysis: CFA)× | การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา≠ | การวัดทางจิตวิทยา | การเรียนรู้ของเครื่อง |
| ตระกูล≠ | Latent structure | Machine learning |
| ปีกำเนิด≠ | 1969 | 2002 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Karl Gustav Jöreskog | Jolliffe, I.T. (textbook); Pearson & Hotelling (origins) |
| ประเภท≠ | Hypothesis-testing latent variable model | Unsupervised dimensionality reduction |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Jöreskog, K. G. (1969). A general approach to confirmatory maximum likelihood factor analysis. Psychometrika, 34(2), 183–202. DOI ↗ | Jolliffe, I.T. (2002). Principal Component Analysis (2nd ed.). Springer. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | CFA, confirmatory FA, measurement model, restricted factor analysis | Temel Bileşenler Analizi (PCA), PCA, principal components analysis, Karhunen-Loève transform |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 4 | 3 |
| สรุป≠ | Confirmatory factor analysis tests a researcher-specified factor structure against observed data. Unlike exploratory approaches, the researcher decides in advance which indicators load on which latent factor, and the model is evaluated by how closely the implied covariance matrix reproduces the sample covariance matrix. CFA is central to scale validation, construct validity assessment, and measurement invariance testing. | Principal Component Analysis (PCA) is an unsupervised dimensionality-reduction method — given its modern textbook treatment by Ian Jolliffe (2002) — that compresses high-dimensional data into fewer dimensions while preserving the maximum possible variance. It re-expresses correlated variables as a small set of uncorrelated principal components ordered by how much of the data's variation each one captures. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|