การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจแบบพหุระดับ (ML-EFA)
การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจแบบพหุระดับ (Multilevel Exploratory Factor Analysis: ML-EFA) ใช้เพื่อค้นหาโครงสร้างองค์ประกอบแฝงพร้อมกันตั้งแต่สองระดับขึ้นไปของลำดับชั้นข้อมูล เช่น ทั้งภายในบุคคลและระหว่างกลุ่ม โดยไม่ต้องกำหนดโครงสร้างตายตัวล่วงหน้า วิธีการนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อมีการเก็บรวบรวมรายการแบบสำรวจหรือข้อสอบจากผู้ตอบแบบสอบถามที่ซ้อนอยู่ในห้องเรียน องค์กร หรือคลินิก
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Muthén, B. O. (1994). Multilevel covariance structure analysis. Sociological Methods & Research, 22(3), 376–398. DOI: 10.1177/0049124194022003006 ↗
- Ryu, E. & West, S. G. (2009). Level-specific evaluation of model fit in multilevel structural equation modeling. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 16(4), 583–601. DOI: 10.1080/10705510903203466 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Exploratory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/th/psychometrics/multilevel-exploratory-factor-analysis
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.
- แบบจำลองไบแฟกเตอร์ (ปัจจัยทั่วไปและปัจจัยเฉพาะ)การวัดทางจิตวิทยา↔ compare
- การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยัน (Confirmatory Factor Analysis: CFA)การวัดทางจิตวิทยา↔ compare
- การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจ (Exploratory Factor Analysis, EFA)สถิติศาสตร์↔ compare