เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| Robust Confirmatory Factor Analysis× | การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยัน (Confirmatory Factor Analysis: CFA)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา≠ | สถิติศาสตร์ | การวัดทางจิตวิทยา |
| ตระกูล | Latent structure | Latent structure |
| ปีกำเนิด≠ | 1984–1994 | 1969 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Satorra & Bentler (robust SE/chi-square corrections); Browne (ADF estimator) | Karl Gustav Jöreskog |
| ประเภท≠ | Confirmatory latent variable model with robust estimation | Hypothesis-testing latent variable model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Satorra, A. & Bentler, P. M. (1994). Corrections to test statistics and standard errors in covariance structure analysis. In A. von Eye & C. C. Clogg (Eds.), Latent variables analysis: Applications for developmental research (pp. 399–419). Sage. link ↗ | Jöreskog, K. G. (1969). A general approach to confirmatory maximum likelihood factor analysis. Psychometrika, 34(2), 183–202. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | Robust CFA, CFA with robust standard errors, Satorra-Bentler CFA, non-normal CFA | CFA, confirmatory FA, measurement model, restricted factor analysis |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 6 | 4 |
| สรุป≠ | Robust confirmatory factor analysis fits a pre-specified factor structure to observed data while correcting standard errors and goodness-of-fit statistics for violations of multivariate normality. It is the preferred variant of CFA whenever Likert-type, skewed, or kurtotic indicators make the classical normal-theory estimator unreliable. | 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 ↗ |
|
|