เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยันแบบหลายกลุ่ม (MG-CFA)× | การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยัน (Confirmatory Factor Analysis: CFA)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวัดทางจิตวิทยา | การวัดทางจิตวิทยา |
| ตระกูล | Latent structure | Latent structure |
| ปีกำเนิด≠ | 1971 | 1969 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Karl Jöreskog | Karl Gustav Jöreskog |
| ประเภท≠ | Measurement model / invariance test | Hypothesis-testing latent variable model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Vandenberg, R. J. & Lance, C. E. (2000). A review and synthesis of the measurement invariance literature: Suggestions, practices, and recommendations for organizational research. Organizational Research Methods, 3(1), 4–70. DOI ↗ | Jöreskog, K. G. (1969). A general approach to confirmatory maximum likelihood factor analysis. Psychometrika, 34(2), 183–202. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | MG-CFA, multi-group CFA, measurement invariance testing, multi-sample CFA | CFA, confirmatory FA, measurement model, restricted factor analysis |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 6 | 4 |
| สรุป≠ | Multi-group confirmatory factor analysis tests whether a measurement model holds equivalently across two or more groups — such as cultures, genders, or time points. By imposing increasingly stringent equality constraints and comparing model fit, it determines whether comparisons of latent mean scores are justified. | 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 ↗ |
|
|