การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงยืนยัน — การตรวจสอบความตรงเชิงโครงสร้าง (CFA)
การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงยืนยัน (Confirmatory Factor Analysis: CFA) เป็นเทคนิคการสร้างแบบจำลองการวัดที่ทดสอบว่าโครงสร้างปัจจัยที่ตั้งสมมติฐานไว้ — ซึ่งโดยทั่วไปได้มาจากทฤษฎีหรือการวิเคราะห์เชิงสำรวจก่อนหน้านี้ — มีความสอดคล้องกับข้อมูลที่สังเกตได้จากกลุ่มตัวอย่างใหม่หรือไม่ พัฒนาโดย Karl Jöreskog ในปี 1969 CFA ได้กลายเป็นเครื่องมือหลักในการตรวจสอบความตรงของมาตรวัดทางจิตวิทยา เนื่องจากกำหนดให้ผู้วิจัยต้องระบุล่วงหน้าว่าข้อคำถามใดสังกัดปัจจัยแฝงใด แล้วจึงประเมินความเหมาะสมของการระบุโครงสร้างนั้นตามเกณฑ์ความสอดคล้องทางสถิติที่ชัดเจน
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Brown, T. A. (2015). Confirmatory Factor Analysis for Applied Research (2nd ed.). Guilford Press. ISBN: 978-1462515363
- Hu, L. & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1–55. DOI: 10.1080/10705519909540118 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 1). Confirmatory Factor Analysis for Scale Validation. ScholarGate. https://scholargate.app/th/psychometrics/cfa-psychometric
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- สัมประสิทธิ์อัลฟาของครอนบาค (การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น)สถิติศาสตร์↔ compare
- การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจ (Exploratory Factor Analysis, EFA)สถิติศาสตร์↔ compare
- Hierarchical Linear Modelingสถิติศาสตร์↔ compare
- การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- โมเดล Raschการวัดทางจิตวิทยา↔ compare
- การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM)สถิติศาสตร์↔ compare