Uzunlamasına Onayıcı Faktör Analizi
Longitudinal Confirmatory Factor Analysis · Ayrıca şöyle bilinir: longitudinal CFA, repeated-measures CFA, longitudinal measurement model, panel CFA
Uzunlamasına onayıcı faktör analizi (uzunlamasına OFA), teorik olarak belirlenmiş bir ölçüm modelini iki veya daha fazla zaman noktasına toplanan verilere uygular. Temel amacı, bir ölçeğin zaman içinde aynı gizil yapıyı aynı şekilde ölçtüğünü doğrulamaktır; bu, tekrarlanan ölçüm verilerinden değişim hakkında geçerli sonuçlar çıkarmak için bir ön koşuldur.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
+6 tane daha
Ne zaman kullanılır
Aynı ölçeği iki veya daha fazla zaman noktasında topladığınızda ve ortalamaları karşılaştırmayı, değişimi incelemeyi veya büyümeyi modellemeyi amaçladığınızda uzunlamasına OFA kullanın. Gözlenen puan farklılıklarının, zaman içindeki farklı madde işlevselliğinin artefaktları değil, yapının gerçek değişimlerini yansıttığını doğrulamanız gerektiğinde doğru yöntemdir. Uzunlamasına OFA, teorik olarak yönlendirilen faktör yapısı belirtimi gerektirir — yapı bilinmiyorsa önce keşfedici faktör analizi kullanın. Örneklem çok küçük olduğunda (tipik model boyutları için zaman noktası başına yaklaşık 100-200'den az), veriler FIML tarafından işlenemeyen rastgele olmayan bir desende eksik olduğunda veya uygun tahmin edici (WLSMV veya MLR gibi) uygulanmadan maddeler dikotomik veya ciddi şekilde normal olmadığında kullanmayın.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Herhangi bir gizil değişim analizinden önce gerekli olan ölçüm değişmezliğinin titiz, sıralı bir testini sağlar.
- Ölçüm hatasını gerçek puan varyansından ayırarak değişimin gizil düzeyde değerlendirilmesine olanak tanır.
- Kısmi değişmezliği barındırabilir, az sayıda maddenin zaman içinde farklı davranması durumunda bile esaslı sonuçlar alınmasını sağlar.
- Gizil büyüme eğrisi modelleri ve gizil değişim puanı modelleri dahil olmak üzere daha geniş uzunlamasına YEM çerçeveleriyle doğal olarak bütünleşir.
- Tüm mevcut gözlemleri koruyarak Tam Bilgi Maksimum Olabilirlik (FIML) aracılığıyla eksik verileri verimli bir şekilde işler.
- Model uyum indeksleri ve hangi belirli parametrelerin değişmez olmadığını belirlemeye yardımcı olan modifikasyon indeksleri üretir.
- Önceden belirlenmiş bir faktör yapısı gerektirir; temeldeki model yanlış belirtimi, tüm değişmezlik testlerine yayılır.
- Değişmezlik için ki-kare fark testleri örneklem büyüklüğüne duyarlıdır: büyük örneklemlerde önemsiz değişmezlik anlamlı görünebilir.
- Kararlı parametre tahminleri ve yeterli gücü sağlamak için makul derecede büyük örneklemler — zaman noktası başına yaklaşık 100-200 civarında kural-başparmak minimumları — gerektirir.
- Kısmi değişmezlik yorumlamayı karmaşıklaştırır ve okuyucuların geçerli karşılaştırmaların kapsamını anlamalarını sağlamak için dikkatli raporlama gerektirir.
- Hesaplama ve kavramsal karmaşıklık, basit bir tekrarlanan ölçüm ANOVA'sı gözlenen ortalamalar karşılaştırmasından önemli ölçüde daha yüksektir.
SSS
Uzunlamasına OFA, ölçüm değişmezliğini test etmekle aynı şey midir?
Ölçüm değişmezliği testi, uzunlamasına OFA'nın merkezi uygulamasıdır, ancak yöntem daha geniştir. Değişmezliğin ötesinde, uzunlamasına OFA zaman içinde korelasyonlu gizil faktörleri modelleyebilir, her zaman noktasında gizil ortalamaları tahmin edebilir ve gizil büyüme eğrileri gibi daha büyük uzunlamasına YEM modellerinin ölçüm kısmı olarak hizmet edebilir.
Ya yalnızca kısmi ölçeksel değişmezlik geçerliyse — gizil ortalamaları hala karşılaştırabilir miyim?
Kısmi ölçeksel değişmezlik — en az iki madde/faktörün eşit kesme noktalarına sahip olduğu durum — uyarılarla birlikte gizil ortalama karşılaştırmalarına izin verir. Değişmez kesme noktalarını kısıtlamalı, değişmez olanları serbest bırakmalı ve raporunuzda karşılaştırmaların tam ölçek yerine değişmez maddeler alt kümesine dayandığını açıkça kabul etmelisiniz.
Zaman noktaları arasındaki eksik verileri nasıl ele almalıyım?
Tam Bilgi Maksimum Olabilirlik (FIML) tercih edilen yaklaşımdır: her zaman noktasındaki tüm mevcut verileri atama yapmadan kullanır, Eksik Rastgele Varsayımı altında yansız tahminler üretir. Herhangi bir dalda eksik verisi olan vakaların listesel olarak silinmesi verimsizdir ve sonuçları yanlı hale getirebilir.
Zaman içindeki aynı maddenin artıklarını korelasyonlandırmalı mıyım?
Evet, neredeyse tüm uzunlamasına uygulamalarda. Tekrarlanan şekilde uygulanan aynı madde, gizil faktörün açıkladığından daha fazla yöntem varyansını paylaşır, bu nedenle farklı zaman noktalarındaki aynı madde arasındaki korelasyonlu artıklar esaslı bir şekilde gerekçelendirilir ve modelden baştan dahil edilmelidir.
Likert tipi maddelerle hangi tahminciyi kullanmalıyım?
Beş veya daha az kategoriye sahip sıralı maddeler için, polikore korelasyonlara dayalı WLSMV (Ağırlıklı En Küçük Kareler Ortalama ve Varyans Ayarlı), normal teoriye dayalı ML'ye tercih edilir. ML kullanılırsa, sağlam varyant MLR standart hataları düzeltir ve ölçeklenmiş bir ki-kare sağlar, bu da normal olmamadan kaynaklanan yanlılığı azaltır ancak tamamen ortadan kaldırmaz.
Kaynaklar
- Widaman, K. F. & Reise, S. P. (1997). Exploring the measurement invariance of psychological instruments: Applications in the substance use domain. In K. J. Bryant, M. Windle & S. G. West (Eds.), The science of prevention: Methodological advances from alcohol and substance abuse research (pp. 281–324). American Psychological Association. link ↗
- Millsap, R. E. (2011). Statistical Approaches to Measurement Invariance. Routledge. ISBN: 9780805864786
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Longitudinal Confirmatory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/psychometrics/longitudinal-confirmatory-factor-analysis
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Doğrulayıcı faktör analizi (DFA)Psikometri↔ karşılaştır
- Boylamsal Keşfedici Faktör Analizi (Boylamsal KFA)Psikometri↔ karşılaştır
- Boylamsal Ölçüm Değişmezliği TestiPsikometri↔ karşılaştır
- Ölçme Değişmezliği TestiPsikometri↔ karşılaştır
- Çok Düzeyli Doğrulayıcı Faktör Analizi (ÇD-DFA)Psikometri↔ karşılaştır
- Yapısal Eşitlik ModellemesiAraştırma istatistiği↔ karşılaştır