You seems good b

You seems good b

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คุณดูนิสัยดี✅

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คุณดูดีมาก ✅

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยัน (CFA) เป็นประเภทของการสร้างแบบจําลองสมการโครงสร้างที่เกี่ยวข้องกับโดยเฉพาะกับรูปแบบการวัด; นั่นคือความสัมพันธ์ระหว่างมาตรการที่สังเกตได้หรือตัวชี้วัด (เช่นรายการทดสอบคะแนนการทดสอบการให้คะแนนการสังเกตพฤติกรรม) และตัวแปรแฝงหรือปัจจัย เป้าหมายของรูปแบบการวัดตัวแปรแฝง (เช่น การวิเคราะห์ปัจจัย) คือการสร้างจํานวนและลักษณะของปัจจัยที่คํานึงถึงการเปลี่ยนแปลงและความแตกต่างระหว่างชุดของตัว ชี้ วัด ตัวคูณคือตัวแปรที่ไม่สามารถสังเกตได้ซึ่งมีผลต่อการวัดที่สังเกตได้มากกว่าหนึ่งมาตรการและบัญชีใดสําหรับความสัมพันธ์ระหว่างมาตรการที่สังเกตเหล่านี้ กล่าวอีกนัยหนึ่งมาตรการที่สังเกตมีความสัมพันธ์กันเนื่องจากเป็นสาเหตุที่พบบ่อย (เช่นพวกเขาได้รับอิทธิพลจากโครงสร้างพื้นฐานเดียวกัน); หากโครงสร้างแฝงถูกแยกออกบางส่วนความสัมพันธ์ระหว่างมาตรการที่สังเกตได้จะเป็นศูนย์ ดังนั้นรูปแบบการวัดดังกล่าวในฐานะที่เป็น CFA ให้ความเข้าใจที่อภัยโทษมากขึ้นเกี่ยวกับ covariation ในหมู่ชุดของตัวชี้วัดเนื่องจากจํานวนของปัจจัยน้อยกว่าจํานวนของตัวแปรที่วัดได้