ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

Multi-group Differential Item Functioning×การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยันแบบหลายกลุ่ม (MG-CFA)×
สาขาวิชาการวัดทางจิตวิทยาการวัดทางจิตวิทยา
ตระกูลLatent structureLatent structure
ปีกำเนิด1980s-1990s1971
ผู้ริเริ่มShealy & Stout (SIBTEST framework); Lord (IRT-based DIF)Karl Jöreskog
ประเภทMeasurement bias detectionMeasurement model / invariance test
แหล่งต้นตำรับMillsap, R. E. (2012). Statistical Approaches to Measurement Invariance. Routledge. ISBN: 978-1848728936Vandenberg, 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 ↗
ชื่อเรียกอื่นMG-DIF, multi-group DIF, differential item functioning across groups, multiple-group DIF analysisMG-CFA, multi-group CFA, measurement invariance testing, multi-sample CFA
ที่เกี่ยวข้อง66
สรุปMulti-group differential item functioning examines whether test or scale items function equivalently across three or more distinct groups — such as gender, ethnicity, or country — after matching respondents on the underlying trait being measured. Items that behave differently across groups threaten fair measurement and valid score comparisons.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
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Multi-group Differential Item Functioning · Multi-group confirmatory factor analysis. สืบค้นเมื่อ 2026-06-17 จาก https://scholargate.app/th/compare