เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยันหลายระดับ (MCFA)× | การวิเคราะห์โปรไฟล์แฝง (Latent Profile Analysis - LPA)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวัดทางจิตวิทยา | การวัดทางจิตวิทยา |
| ตระกูล | Latent structure | Latent structure |
| ปีกำเนิด≠ | 1994 | 2010 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Bengt O. Muthen | Lazarsfeld & Henry; Collins & Lanza |
| ประเภท≠ | Latent variable model / measurement model | Person-centered finite mixture model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Muthen, B. O. (1994). Multilevel covariance structure analysis. Sociological Methods & Research, 22(3), 376–398. DOI ↗ | Collins, L. M., & Lanza, S. T. (2010). Latent Class and Latent Transition Analysis. Wiley. ISBN: 978-0-470-22839-7 |
| ชื่อเรียกอื่น | MCFA, multilevel measurement model, two-level CFA, hierarchical CFA | Continuous Latent Class Analysis, Gaussian Profile Mixture Model, Person-Centered Cluster Analysis, Gizil Profil Analizi |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 6 | 2 |
| สรุป≠ | Multilevel confirmatory factor analysis tests a pre-specified factor structure while simultaneously accounting for the non-independence of observations caused by clustered data. It decomposes item variance into within-group and between-group components, fitting a separate measurement model at each level, making it the standard tool for validating psychometric scales administered within natural groups such as classrooms, clinics, or organisations. | Latent Profile Analysis (LPA) is a person-centered finite mixture modeling technique that identifies unobserved subgroups — called profiles — within a population based on patterns of scores across multiple continuous indicators. Rooted in Lazarsfeld and Henry's latent structure tradition and formally synthesized for applied behavioral research by Collins and Lanza (2010), LPA assumes that observed heterogeneity in continuous data arises from a discrete number of latent classes, each characterized by a unique multivariate mean profile. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|