เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การวิเคราะห์ข้อสอบแบบหลายตัวเลือก× | การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจ (Exploratory Factor Analysis, EFA)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา≠ | การวัดทางจิตวิทยา | สถิติศาสตร์ |
| ตระกูล | Latent structure | Latent structure |
| ปีกำเนิด≠ | 1969–1982 | — |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Fumiko Samejima (graded response model, 1969); David Andrich (rating scale model, 1978); Geoffrey Masters (partial credit model, 1982) | — |
| ประเภท≠ | Item-level psychometric analysis | Latent variable / dimension reduction |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Samejima, F. (1969). Estimation of latent ability using a response pattern of graded scores. Psychometrika Monograph Supplement, 34(4, Pt. 2), 1–97. DOI ↗ | Fabrigar, L. R., Wegener, D. T., MacCallum, R. C. & Strahan, E. J. (1999). Evaluating the use of exploratory factor analysis in psychological research. Psychological Methods, 4(3), 272–299. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น≠ | ordered-category item analysis, graded response analysis, polytomous IRT, rated-scale item analysis | common factor analysis, açımlayıcı faktör analizi, factor analysis |
| ที่เกี่ยวข้อง | 4 | 4 |
| สรุป≠ | Polytomous item analysis examines the psychometric behavior of items that have more than two ordered response categories — such as Likert-type scales or partial-credit tasks. It evaluates each item's difficulty thresholds, discriminating power, and category functioning to determine whether the full response scale is being used as intended and whether each item contributes reliably to measuring the underlying construct. | Exploratory factor analysis reduces a large set of observed variables into a smaller number of latent common factors. It is widely used in scale development and psychometrics to uncover the dimensional structure that underlies a set of correlated items, without specifying that structure in advance. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|