เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยันแบบหลายกลุ่ม (MG-CFA)× | Multi-group EFA× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวัดทางจิตวิทยา | การวัดทางจิตวิทยา |
| ตระกูล | Latent structure | Latent structure |
| ปีกำเนิด≠ | 1971 | 1981 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Karl Jöreskog | Muthén & Christoffersson |
| ประเภท≠ | Measurement model / invariance test | Latent variable / multi-group dimension reduction |
| 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 ↗ | Muthén, B. & Christoffersson, A. (1981). Simultaneous factor analysis of dichotomous variables in several groups. Psychometrika, 46(4), 407–419. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | MG-CFA, multi-group CFA, measurement invariance testing, multi-sample CFA | MGEFA, multi-sample exploratory factor analysis, simultaneous EFA across groups, exploratory factor analysis with multiple groups |
| ที่เกี่ยวข้อง | 6 | 6 |
| 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. | Multi-group exploratory factor analysis estimates the latent factor structure of a set of items separately within each of two or more groups and then examines whether the discovered structures are consistent across groups. It is used to explore dimensionality before imposing invariance constraints, and to diagnose group-specific factor patterns that would invalidate cross-group comparisons. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|