ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจ (Exploratory Factor Analysis, EFA)×การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยัน (Confirmatory Factor Analysis: CFA)×การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM)×
สาขาวิชาสถิติศาสตร์การวัดทางจิตวิทยาสถิติศาสตร์
ตระกูลLatent structureLatent structureLatent structure
ปีกำเนิด19691970
ผู้ริเริ่มKarl Gustav JöreskogKarl Jöreskog (LISREL framework, 1970s)
ประเภทLatent variable / dimension reductionHypothesis-testing latent variable modelLatent variable / causal modeling
แหล่งต้นตำรับFabrigar, L. R., Wegener, D. T., MacCallum, R. C. & Strahan, E. J. (1999). Evaluating the use of exploratory factor analysis in psychological research. Psychological Methods, 4(3), 272–299. DOI ↗Jöreskog, K. G. (1969). A general approach to confirmatory maximum likelihood factor analysis. Psychometrika, 34(2), 183–202. DOI ↗Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (8th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1473756540
ชื่อเรียกอื่นcommon factor analysis, açımlayıcı faktör analizi, factor analysisCFA, confirmatory FA, measurement model, restricted factor analysisYapısal Eşitlik Modellemesi (SEM), structural equation modelling, covariance structure analysis, latent variable modeling
ที่เกี่ยวข้อง445
สรุปExploratory factor analysis reduces a large set of observed variables into a smaller number of latent common factors. It is widely used in scale development and psychometrics to uncover the dimensional structure that underlies a set of correlated items, without specifying that structure in advance.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.Structural equation modeling is a multivariate statistical framework that simultaneously estimates a measurement model — relating observed indicators to latent constructs — and a structural model specifying directional or reciprocal relationships among those constructs. Rooted in the LISREL tradition developed by Karl Jöreskog in the 1970s, SEM is the standard tool for testing complex theoretical models in the social, behavioural, and management sciences.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v2
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 3 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: EFA · Confirmatory factor analysis · SEM. สืบค้นเมื่อ 2026-06-18 จาก https://scholargate.app/th/compare