Robust Confirmatory Factor Analysis
การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงยืนยันแบบทนทาน (Robust confirmatory factor analysis) เป็นการปรับโมเดลปัจจัยที่กำหนดไว้ล่วงหน้าให้เข้ากับข้อมูลเชิงสังเกต โดยมีการแก้ไขค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐาน (standard errors) และสถิติทดสอบความกลมกลืนของโมเดล (goodness-of-fit statistics) เพื่อจัดการกับการละเมิดข้อตกลงการแจกแจงแบบปกติพหุแปร (multivariate normality) วิธีการนี้เป็นทางเลือกที่เหมาะสมสำหรับ CFA เมื่อตัวชี้วัดแบบมาตรวัดลิเคิร์ท (Likert-type), ข้อมูลที่มีความเบ้ (skewed) หรือมีภาวะยอดแหลม (kurtotic) ทำให้ตัวประมาณค่าตามทฤษฎีปกติแบบดั้งเดิม (classical normal-theory estimator) ไม่น่าเชื่อถือ
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
- Browne, M. W. (1984). Asymptotically distribution-free methods for the analysis of covariance structures. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 37(1), 62–83. DOI: 10.1111/j.2044-8317.1984.tb00789.x ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Confirmatory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/th/statistics/robust-confirmatory-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
- การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจ (Exploratory Factor Analysis, EFA)สถิติศาสตร์↔ compare
- การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยันหลายระดับ (MCFA)การวัดทางจิตวิทยา↔ compare
- การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจแบบคงทนการวัดทางจิตวิทยา↔ compare
- การสร้างสมการโครงสร้างที่ทนทาน (Robust Structural Equation Modeling)สถิติศาสตร์↔ compare
- แบบจำลองสมการโครงสร้างสถิติการวิจัย↔ compare