Latent structure
การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจ (Exploratory Factor Analysis, EFA)
การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจช่วยลดชุดตัวแปรที่สังเกตได้จำนวนมากให้เหลือปัจจัยร่วมแฝง (latent common factors) จำนวนน้อยลง วิธีนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในการพัฒนามาตรวัดและจิตมาตรวิทยา (psychometrics) เพื่อค้นหาโครงสร้างมิติที่อยู่เบื้องหลังชุดของข้อคำถามที่มีความสัมพันธ์กัน โดยไม่ต้องกำหนดโครงสร้างนั้นไว้ล่วงหน้า
อ่านวิธีฉบับเต็ม
สำหรับสมาชิกเท่านั้น
เข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+52 more
แหล่งอ้างอิง
- 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: 10.1037/1082-989X.4.3.272 ↗
- Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (8th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1473756540
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 1). Exploratory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/th/statistics/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.
- การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยัน (Confirmatory Factor Analysis: CFA)การวัดทางจิตวิทยา↔ compare
- สัมประสิทธิ์อัลฟาของครอนบาค (การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น)สถิติศาสตร์↔ compare
- การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM)สถิติศาสตร์↔ compare
ถูกอ้างอิงโดย
โมเดลโลจิสติกส์สองพารามิเตอร์ (2PL) สำหรับทฤษฎีการตอบสนองข้อสอบ (IRT)โมเดลโลจิสติกส์สามพารามิเตอร์ (3PL)การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยันแบบเบย์ (Bayesian Confirmatory Factor Analysis - BCFA)การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจแบบเบย์ (Bayesian Exploratory Factor Analysis - BEFA)การวิเคราะห์ปัจจัยแบบเบย์ (Bayesian Factor Analysis)การทดสอบความคงสภาพของการวัดแบบเบย์ (Bayesian Measurement Invariance Testing)Bayesian Principal Component Analysis (BPCA)การพัฒนามาตรวัดแบบเบย์แบบจำลองไบแฟกเตอร์ (ปัจจัยทั่วไปและปัจจัยเฉพาะ)การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงยืนยัน (Confirmatory Factor Analysis - CFA)การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงยืนยันการวิเคราะห์กลุ่ม (Cluster Analysis)การทดสอบแบบปรับอัตโนมัติด้วยคอมพิวเตอร์โดยใช้ทฤษฎีการตอบสนองข้อสอบ (CAT-IRT)การทดสอบแบบปรับตามสภาพบุคคลด้วยแบบจำลองราสช์ (CAT-Rasch)การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยัน (Confirmatory Factor Analysis: CFA)ความตรงเชิงโครงสร้างความตรงเชิงเนื้อหาสัมประสิทธิ์อัลฟาของครอนบาค (การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น)การวิเคราะห์การทำงานของข้อสอบที่แตกต่างกัน (DIF)ความเที่ยงตรงเชิงจำแนกการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจสำหรับการพัฒนามาตรวัด (EFA)โมเดลการผสมการเติบโต (Growth Mixture Model: GMM)แบบจำลองการตอบสนองแบบขั้นบันได (Graded Response Model - GRM)การวิจัยเชิงปริมาณเชิงสำรวจแบบลำดับชั้นการวิเคราะห์ข้อสอบ (ทฤษฎีการทดสอบแบบดั้งเดิม)ทฤษฎีการตอบสนองข้อสอบ (IRT)[NEEDS TRANSLATION]การวิเคราะห์ชั้นแฝง (Latent Class Analysis - LCA)แบบจำลองเส้นโค้งการเติบโตแบบแฝง (Latent Growth Curve Model - LGC)ความตรงเชิงโครงสร้างตามช่วงเวลาLongitudinal EFAทฤษฎีความทั่วไปเชิงเส้นตรงโอเมก้าลำดับชั้นของแมคโดนัลด์ (ωh)สัมประสิทธิ์ความเชื่อมั่นโอเมกา (ω) ของแมคโดนัลด์การสร้างแบบจำลองแบบผสม (Mixture Modeling)การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยันแบบหลายกลุ่ม (MG-CFA)Multi-group EFAการทดสอบความคงที่ของการวัดแบบหลายกลุ่มการพัฒนามาตรวัดแบบหลายกลุ่มMultidimensional Scaling (MDS)การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยันหลายระดับ (MCFA)การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจแบบพหุระดับ (ML-EFA)การวิจัยเชิงปริมาณแบบสำรวจหลายตัวแปรการวิเคราะห์ปัจจัยยืนยันอันดับ (Ordinal Confirmatory Factor Analysis)การประเมินความตรงเชิงเนื้อหาแบบอันดับOrdinal EFAการวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือเชิงอันดับการวิจัยเชิงปริมาณเชิงสำรวจแบบติดตามกลุ่มตัวอย่างแบบจำลองการให้คะแนนบางส่วน (Partial Credit Model - PCM / GPCM)ความตรงเชิงโครงสร้างแบบพหุนามการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจแบบพหุวิภาคการวิเคราะห์ข้อสอบแบบหลายตัวเลือกโมเดล RaschRobust Confirmatory Factor Analysisการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจแบบคงทนการวิเคราะห์ข้อสอบแบบทนทาน (Robust Item Analysis)การพัฒนามาตรวัดการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM)การวิเคราะห์รายการแบบย่อการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของแบบวัดฉบับย่อการพัฒนามาตรวัดแบบสั้น