เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| ทฤษฎีการตอบสนองข้อสอบแบบหลายกลุ่ม (Multi-Group Item Response Theory - MG-IRT)× | การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยัน (Confirmatory Factor Analysis: CFA)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวัดทางจิตวิทยา | การวัดทางจิตวิทยา |
| ตระกูล | Latent structure | Latent structure |
| ปีกำเนิด≠ | 1990s | 1969 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Multiple contributors; formalized by Birnbaum (1968) for IRT; multi-group extensions developed through 1980s–1990s | Karl Gustav Jöreskog |
| ประเภท≠ | Latent trait / measurement invariance | Hypothesis-testing latent variable model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Embretson, S. E. & Reise, S. P. (2000). Item Response Theory for Psychologists. Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805828191 | Jöreskog, K. G. (1969). A general approach to confirmatory maximum likelihood factor analysis. Psychometrika, 34(2), 183–202. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | MG-IRT, multiple-group IRT, multi-group latent trait model, IRT across groups | CFA, confirmatory FA, measurement model, restricted factor analysis |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 6 | 4 |
| สรุป≠ | Multi-group item response theory fits IRT models simultaneously across two or more defined groups — such as males and females, or different cultural samples — to determine whether item parameters are invariant across those groups. It is the primary IRT-based framework for testing measurement equivalence and detecting differential item functioning (DIF) at the model level. | 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 ↗ |
|
|