Please use this identifier to cite or link to this item: https://ah.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/69356
DC FieldValueLanguage
dc.contributor教育學系en_US
dc.creator詹志禹;黃幸美zh_TW
dc.date1993en_US
dc.date.accessioned2014-08-27T09:35:57Z-
dc.date.available2014-08-27T09:35:57Z-
dc.date.issued2014-08-27T09:35:57Z-
dc.identifier.urihttp://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/69356-
dc.description.abstract當使用次序性量尺來測量潛在連續變項時,可在次序資料上計算皮爾遜相關(Pearson correlation)或多序類相關(Polycholic correlation)後再行因素分析(前者以下簡稱FA-PR,後者簡稱FA-PL)。本模擬研究比較FA-PR和FA-PL在估計因素負荷、因素內在相關和潛在特質水準的精確性。模擬的模式是雙因素模式。操弄的因子是:樣本的大小、因素負荷量大小、反應類別的數目,以及指標的數目。模擬結果顯示,FA-PR所估計的因素負荷量較不精確;FA-PR和FA-PL在因素間相關和潛在特質水準上表現一致;FA-PR能提供較佳的適合度。至於所操弄的因素負荷量、樣本數、以及反應類別數目在估計上的影響,在本研究中亦有討論。en_US
dc.format.extent490 bytes-
dc.format.mimetypetext/html-
dc.language.isoen_US-
dc.relation行政院國家科學委員會en_US
dc.relation計畫編號NSC82-0301-H004-048en_US
dc.subject皮爾遜相關;因素分析;多序類相關en_US
dc.subjectPearson correlation;Factor analysis;Polycholic correlationen_US
dc.title因素分析次序資料時的選擇:皮爾遜相關或多序類相關 ?zh_TW
dc.title.alternativeOptions of Factor Analysis for Ordinal Data: Person or Polychoric Correlations?en_US
dc.typereporten
item.languageiso639-1en_US-
item.openairetypereport-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_93fc-
item.fulltextWith Fulltext-
item.cerifentitytypePublications-
item.grantfulltextrestricted-
Appears in Collections:國科會研究計畫
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