So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Kiểm định bất biến đo lường đa phân loại× | Phân tích nhân tố khẳng định đa phân loại× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Trắc lượng tâm lý | Trắc lượng tâm lý |
| Họ | Latent structure | Latent structure |
| Năm ra đời≠ | 2000–2004 | 1984 |
| Người khởi xướng≠ | Roger E. Millsap, Robert J. Vandenberg | Bengt Muthen |
| Loại≠ | Multi-group confirmatory test | Latent variable / confirmatory measurement model |
| Công trình gốc≠ | Millsap, R. E. & Kwok, O.-M. (2004). Evaluating the impact of partial factor loading and intercept invariance on selection utility. Psychological Methods, 9(2), 200–215. link ↗ | 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 | PMI, ordinal measurement invariance, polytomous factorial invariance, polytomous multi-group measurement invariance | CFA for ordered categories, ordinal CFA, categorical CFA, WLSMV-CFA |
| Liên quan | 5 | 5 |
| Tóm tắt≠ | Polytomous measurement invariance testing evaluates whether a scale with ordered categorical (polytomous) response options — such as Likert-type items — measures the same latent construct in the same way across two or more groups. It extends classical multi-group CFA invariance testing to properly account for the ordinal nature of item responses, ensuring that group comparisons of latent means or factor structures are substantively valid. | 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. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|