Exploratory factor analysis (EFA) i

Exploratory factor analysis (EFA) is a frequently used multivariate analysis technique in statistics.
Jennrich and Sampson (1966) solved a significant EFA factor loading matrix rotation problem
by deriving the direct Quartimin rotation. Jennrich was also the first to develop standard errors
for rotated solutions, although these have still not made their way into most statistical software
programs. This is perhaps because Jennrich’s achievements were partly overshadowed by the
subsequent development of confirmatory factor analysis (CFA) by Jöreskog (1969). The strict
requirement of zero cross-loadings in CFA, however, often does not fit the data well and has
led to a tendency to rely on extensive model modification to find a well-fitting model. In such
cases, searching for a well-fitting measurement model may be better carried out by EFA (Browne,
2001). Furthermore, misspecification of zero loadings usually leads to distorted factors with overestimated
factor correlations and subsequent distorted structural relations. This article describes an
EFA-SEM (ESEM) approach, where in addition to or instead of a CFA measurement model, an
EFA measurement model with rotations can be used in a structural equation model. The ESEM
approach has recently been implemented in the Mplus program. ESEM gives access to all the
usual SEM parameters and the loading rotation gives a transformation of structural coefficients
as well. Standard errors and overall tests of model fit are obtained. Geomin and Target rotations
are discussed. Examples of ESEM models include multiple-group EFA with measurement and
structural invariance testing, test–retest (longitudinal) EFA, EFA with covariates and direct effects,
and EFA with correlated residuals. Testing strategies with sequences

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงบุกเบิก (EFA) เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ตัวแปรพหุใช้บ่อยในสถิติ
Jennrich และ Sampson (1966) แก้ไขเป็น EFA ปัจจัยโหลดปัญหาเมตริกซ์การหมุน
โดยบริษัทฯ หมุน Quartimin โดยตรง Jennrich ยังเป็นครั้งแรกเพื่อพัฒนามาตรฐานข้อผิดพลาด
สำหรับโซลูชั่นหมุน ถึงแม้ว่าเหล่านี้ยังไม่ได้ทำทางเป็นซอฟต์แวร์ทางสถิติส่วนใหญ่
โปรแกรม นี้อาจจะเป็น เพราะความสำเร็จของ Jennrich ถูก overshadowed โดยบางส่วน
พัฒนาภายหลังการวิเคราะห์ปัจจัยเสร็จ (CFA) โดย Jöreskog (1969) การเข้มงวด
ความต้องการของศูนย์ขน-loadings ใน CFA อย่างไรก็ตาม ไม่พอดีกับข้อมูลดี และมีบ่อย
นำไปสู่แนวโน้มที่จะอาศัยปรับเปลี่ยนรูปแบบอย่างละเอียดในการค้นหาแบบที่ดีเหมาะสม ในเช่น
กรณี ค้นหาสำหรับแบบประเมินเหมาะสมห้องพักอาจจะดีกว่าทำ โดย EFA (Browne,
2001) นอกจากนี้ misspecification ของ loadings ศูนย์มักจะนำไปสู่ปัจจัยเพี้ยนกับ overestimated
ปัจจัยความสัมพันธ์และความสัมพันธ์ของโครงสร้างเพี้ยนตามมา บทความนี้อธิบายการ
EFA SEM (ESEM) วิธีการ อยู่ในนี้ หรือ แทน แบบวัด CFA การ
สามารถใช้แบบจำลองประเมิน EFA มีหมุนเวียนในรูปแบบสมการโครงสร้าง ESEM
เมื่อเร็ว ๆ นี้มีการใช้วิธีการในโปรแกรม Mplus ESEM ช่วยให้เข้าถึงทั้งหมด
ปกติ SEM พารามิเตอร์และการหมุนในการโหลดให้การเปลี่ยนแปลงของโครงสร้างสัมประสิทธิ์
เช่น รับข้อผิดพลาดมาตรฐานและการทดสอบโดยรวมรุ่นพอดี หมุนเวียน Geomin และเป้าหมาย
จะ ตัวอย่างของแบบจำลอง ESEM รวมกลุ่มหลาย EFA กับวัด และ
โครงสร้าง invariance ทดสอบ ทดสอบ – retest EFA (ระยะยาว) EFA covariates และผลกระทบโดยตรง,
และ EFA ด้วยค่า correlated คงเหลือ กลยุทธ์ทดสอบกับลำดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจ ( EFA ) เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ตัวแปรหลายตัวที่ใช้บ่อยในสถิติ .
jennrich แซมพ์สัน ( 1966 ) และแก้ไขปัจจัยสําคัญ EFA โหลดเมทริกซ์
ปัญหาการหมุนโดย quartimin อนุพันธ์โดยการหมุน jennrich ยังเป็นคนแรกที่พัฒนา
ความคลาดเคลื่อนมาตรฐานโดยโซลูชั่นเหล่านี้แม้จะยังไม่ทำทางของพวกเขาลงใน
ซอฟต์แวร์ทางสถิติมากที่สุดโปรแกรม นี้อาจเป็นเพราะ jennrich สำเร็จเป็นส่วนหนึ่งเป็น overshadowed โดยการพัฒนาตามมาจากการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน ( CFA ) โดย J ö reskog ( 1969 ) เข้มงวด
ความต้องการของศูนย์ข้ามครอบคลุมใน 4 อย่างไรก็ตาม มักจะไม่ตรงกับข้อมูลที่ดี และมี
มีแนวโน้มที่จะพึ่งพาอย่างละเอียดเพื่อหารูปแบบรูปแบบการปรับพอดี . ในบางกรณี
,ค้นหาโมเดลการวัดพอดีอาจจะดีกว่าที่ดำเนินการโดย EFA ( บราวน์ ,
2001 ) นอกจากนี้ misspecification ศูนย์ครอบคลุมมักจะนำไปสู่บิดเบี้ยวด้วยปัจจัยปัจจัยประเมินค่า
ความสัมพันธ์และตามมาบิดเบือนความสัมพันธ์ของโครงสร้าง บทความนี้อธิบายการ
efa-sem ( ESEM ) วิธีการที่นอกจากหรือแทนของ CFA โมเดลการวัดการ
,รูปแบบการวัดด้วยผลัด EFA สามารถใช้โมเดลสมการโครงสร้าง วิธีการได้รับที่ ESEM
ใช้ในโปรแกรมมพลัส . ESEM ให้เข้าถึงทุกพารามิเตอร์
ปกติ SEM และหมุนให้เปลี่ยนแปลงโหลดค่าสัมประสิทธิ์โครงสร้าง
เช่นกัน ข้อผิดพลาดมาตรฐานและการทดสอบโดยรวมของแบบพอดีจะรับ geomin และเป้าหมายหมุน
ได้ถูกตัวอย่างของแบบจำลอง ESEM รวมหลายกลุ่ม EFA ที่มีการวัดและการทดสอบความไม่แปรเปลี่ยนของโครงสร้าง
, ทดสอบและสอบซ่อม ( ตามยาว ) EFA EFA ที่มีความรู้ , และผลกระทบโดยตรง และมีความสัมพันธ์กับค่า
EFA . ทดสอบกลยุทธ์กับลำดับ