เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| ความตรงเชิงบรรจบกันหลายกลุ่ม× | การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยันแบบหลายกลุ่ม (MG-CFA)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวัดทางจิตวิทยา | การวัดทางจิตวิทยา |
| ตระกูล | Latent structure | Latent structure |
| ปีกำเนิด≠ | 1981 / 2000 | 1971 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Fornell & Larcker (convergent validity criteria); Vandenberg & Lance (multi-group extension) | Karl Jöreskog |
| ประเภท≠ | Validity assessment procedure | Measurement model / invariance test |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Fornell, C. & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. DOI ↗ | 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 ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | cross-group convergent validity, multi-sample convergent validity, MGCFA convergent validity, AVE across groups | MG-CFA, multi-group CFA, measurement invariance testing, multi-sample CFA |
| ที่เกี่ยวข้อง | 6 | 6 |
| สรุป≠ | Multi-group convergent validity examines whether items purported to measure the same latent construct relate strongly to that construct consistently across distinct subgroups such as demographic categories, cultures, or experimental conditions. It extends single-sample convergent validity checks into a comparative multi-group confirmatory factor analysis framework. | 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. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|