So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Phân tích nhân tố khẳng định đa phân loại× | Phân tích nhân tố thăm dò đa phân× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Trắc lượng tâm lý | Trắc lượng tâm lý |
| Họ | Latent structure | Latent structure |
| Năm ra đời≠ | 1984 | 1978 |
| Người khởi xướng≠ | Bengt Muthen | Bengt Muthén |
| Loại≠ | Latent variable / confirmatory measurement model | Latent variable / dimension reduction |
| Công trình gốc≠ | Flora, D. B. & Curran, P. J. (2004). An empirical evaluation of alternative methods of estimation for confirmatory factor analysis with ordinal data. Psychological Methods, 9(4), 466–491. DOI ↗ | Flora, D. B., & Curran, P. J. (2004). An empirical evaluation of alternative methods of estimation for confirmatory factor analysis with ordinal data. Psychological Methods, 9(4), 466–491. DOI ↗ |
| Tên gọi khác | CFA for ordered categories, ordinal CFA, categorical CFA, WLSMV-CFA | EFA for ordered-categorical data, polychoric EFA, ordinal exploratory factor analysis, polytomous factor analysis |
| Liên quan≠ | 5 | 4 |
| Tóm tắt≠ | Polytomous confirmatory factor analysis (CFA) tests a pre-specified factor structure when items have three or more ordered response categories (e.g., Likert scales). By working with polychoric correlations and robust estimators such as WLSMV, it avoids the distortions that arise when ordered categorical data are treated as continuous. | Polytomous exploratory factor analysis extends standard EFA to ordered categorical (Likert-type) response data by replacing the Pearson correlation matrix with a polychoric correlation matrix. It recovers the latent continuous variable that each polytomous item is assumed to reflect, yielding more accurate factor loadings and better-defined factor structures than treating ordinal scores as if they were continuous. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|