เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| ทฤษฎีความทั่วไปเชิงเส้นตรง× | การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยัน (Confirmatory Factor Analysis: CFA)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวัดทางจิตวิทยา | การวัดทางจิตวิทยา |
| ตระกูล | Latent structure | Latent structure |
| ปีกำเนิด≠ | 1990s–2000s | 1969 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Webb, Shavelson, and colleagues, building on Cronbach et al. (1963) G-theory foundations | Karl Gustav Jöreskog |
| ประเภท≠ | Variance components / reliability estimation | Hypothesis-testing latent variable model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Webb, N. M., Shavelson, R. J., & Harrigan, E. H. (2007). Generalizability theory: Overview. In C. R. Rao & S. Sinharay (Eds.), Handbook of Statistics, Vol. 26: Psychometrics (pp. 1–43). Elsevier. link ↗ | Jöreskog, K. G. (1969). A general approach to confirmatory maximum likelihood factor analysis. Psychometrika, 34(2), 183–202. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | longitudinal G-theory, longitudinal GT, repeated-measures generalizability theory, G-theory for longitudinal designs | CFA, confirmatory FA, measurement model, restricted factor analysis |
| ที่เกี่ยวข้อง | 4 | 4 |
| สรุป≠ | Longitudinal generalizability theory extends classical G-theory to repeated-measures and longitudinal designs, decomposing score variance across persons, measurement occasions, raters, and items simultaneously. It quantifies how reliably scores can be generalized across time points, evaluators, and conditions — information that is invisible to cross-sectional reliability indices. | 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. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|