Latent structure

Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory factor analysis - EFA) giảm một tập hợp lớn các biến quan sát thành một số lượng nhỏ các nhân tố chung tiềm ẩn. Phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong phát triển thang đo và đo lường tâm lý để khám phá cấu trúc chiều mà một tập hợp các mục tương quan dựa vào, mà không cần chỉ định trước cấu trúc đó.

Áp dụng với StatMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+52 more

Nguồn tài liệu

  1. 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
  2. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (8th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1473756540

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 1). Exploratory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.

Compare side by side

Được tham chiếu bởi

Mô hình IRT Logistic hai tham số (2PL)Mô hình Logistic Ba Tham Số (3PL)Phân tích nhân tố khẳng định Bayes (BCFA)Phân tích nhân tố khám phá Bayes (BEFA)Phân tích nhân tố BayesKiểm định Bất biến Đo lường BayesPhân tích thành phần chính kiểu Bayes (BPCA)Phát triển thang đo BayesMô hình hai nhân tố (Các nhân tố chung và riêng biệt)Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)Phân tích nhân tố khẳng địnhPhân tích cụmKiểm tra Thích ứng bằng Máy tính dựa trên Lý thuyết Ứng đáp Mục (CAT-IRT)Kiểm tra Thích ứng Máy tính với Mô hình Rasch (CAT-Rasch)Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis - CFA)Tính hợp lệ của cấu trúcTính hợp lệ nội dungPhân tích Cronbach's Alpha (Độ tin cậy)Phân tích Chức năng Mục khác biệt (DIF)Giá trị phân biệtPhân tích nhân tố khám phá để phát triển thang đo (EFA)Mô hình Hỗn hợp Tăng trưởng (Growth Mixture Model - GMM)Mô hình Đáp ứng theo Bậc (Graded Response Model - GRM)Nghiên cứu Định lượng Khám phá Phân cấpPhân tích mục (Lý thuyết Kiểm tra Cổ điển)Lý thuyết Ứng đáp Câu hỏi (IRT)Phân tích Lớp Ẩn (LCA)Phân tích Lớp tiềm ẩn (LCA)Mô hình đường cong tăng trưởng tiềm ẩn (LGC)Tính hợp lệ cấu trúc dọcPhân tích nhân tố khám phá theo chiều dọc (Longitudinal EFA)Lý thuyết tổng quát hóa theo chiều dọcHệ số Omega Phân cấp của McDonald (ωh)Hệ số tin cậy Omega (ω) của McDonaldMô hình hóa hỗn hợpPhân tích nhân tố xác nhận đa nhóm (MG-CFA)Phân tích nhân tố khám phá đa nhóm (MGEFA)Kiểm định tính bất biến của phép đo đa nhómPhát triển thang đo đa nhómMở rộng quy mô đa chiều (MDS)Phân tích nhân tố khẳng định đa cấp (MCFA)Phân tích nhân tố khám phá đa cấp (ML-EFA)Nghiên cứu định lượng thăm dò đa biếnPhân tích nhân tố xác nhận thứ bậcĐánh giá giá trị nội dung theo thứ bậcPhân tích nhân tố khám phá thứ bậcPhân tích độ tin cậy thứ bậcNghiên cứu định lượng thăm dò dựa trên bảng điều traMô hình Tín dụng Bộ phận (PCM / GPCM)Tính hợp lệ của cấu trúc đa phân loạiPhân tích nhân tố thăm dò đa phânPhân tích mục đa định danhMô hình RaschPhân tích nhân tố xác nhận mạnh mẽPhân tích nhân tố khám phá mạnh mẽPhân tích mục mạnh mẽPhát triển thang đoMô hình phương trình cấu trúc (SEM)Phân tích mục ngắnPhân tích độ tin cậy dạng rút gọnPhát triển thang đo dạng rút gọn
ScholarGateEFA (Exploratory Factor Analysis). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/statistics/exploratory-factor-analysis · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026