ধরা যাক, আমার কাছে প্রশ্নপত্রক আইটেমগুলির একগুচ্ছ স্কোর সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে, যা তাত্ত্বিকভাবে মনোবিজ্ঞানের গবেষণার মতো সংখ্যার কম স্কেলের সমন্বিত।
আমি জানি যে এখানে একটি সাধারণ পদ্ধতি ক্রোনবাচের আলফা বা এরকম কিছু ব্যবহার করে আঁশগুলির নির্ভরযোগ্যতা যাচাই করা, তারপরের আইটেমগুলিকে স্কেল স্কোর তৈরি করতে এবং সেখান থেকে বিশ্লেষণ চালিয়ে যাওয়া check
তবে ফ্যাক্টর বিশ্লেষণও রয়েছে, যা আপনার আইটেমের সমস্ত স্কোরকে ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করতে পারে এবং সেগুলির মধ্যে কোনটি সুসংগত কারণগুলি গঠন করে তা আপনাকে বলতে পারে। লোডিং এবং সাম্প্রদায়িকতা ইত্যাদি দেখে এই বিষয়গুলি কতটা শক্তিশালী তা আপনি উপলব্ধি করতে পারেন। আমার কাছে এটি একই ধরণের জিনিসটির মতো শোনাচ্ছে, কেবল আরও গভীর।
এমনকি যদি আপনার সমস্ত স্কেল নির্ভরযোগ্যতা ভাল হয় তবে কোনও ইএফএ আপনাকে ঠিক করতে পারে কোন আইটেমের উপর কোন আইশলে আরও ভাল ফিট করা যায়, তাই না? আপনি সম্ভবত ক্রস লোডিংগুলি পেতে চলেছেন এবং এটি সাধারণ স্কেল অঙ্কের চেয়ে ডাইরেক্টেড ফ্যাক্টর স্কোরগুলি ব্যবহার করা আরও বোধগম্য হতে পারে।
যদি আমি এই আঁশগুলিকে কিছু পরবর্তী বিশ্লেষণের জন্য (যেমন রিগ্রেশন বা আনোভা) ব্যবহার করতে চাই, তবে কী এতক্ষণ নির্ভরযোগ্যতা ধরে রাখলে আমি এতদূর পর্যন্ত আঁশগুলিকে একত্রিত করব? বা সিএফএর মতো কিছু (স্কেলগুলি ভাল কারণ হিসাবে ধরে রাখে কিনা তা পরীক্ষা করে দেখার জন্য এটি 'নির্ভরযোগ্যতা' হিসাবে একই জিনিস পরিমাপ করছে বলে মনে হচ্ছে)।
আমি উভয় পদ্ধতির সম্পর্কে স্বাধীনভাবে শিখিয়েছি এবং তাই তারা কীভাবে সম্পর্কযুক্ত তা আমি সত্যিই জানি না, সেগুলি একসাথে ব্যবহার করা যেতে পারে বা কোনটি কোন প্রসঙ্গের জন্য আরও বোঝায়। এক্ষেত্রে ভাল গবেষণা অনুশীলনের জন্য কি সিদ্ধান্তের গাছ রয়েছে? কিছুটা এইরকম:
পূর্বাভাস স্কেল আইটেম অনুযায়ী সিএফএ চালান
- যদি সিএফএ ভাল ফিট করে তবে ফ্যাক্টর স্কোর গণনা করুন এবং সেগুলি বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করুন।
- সিএফএ যদি দুর্বল ফিট দেখায় তবে এর পরিবর্তে ইএফএ চালান এবং অনুসন্ধানের পদ্ধতির (বা কিছু) গ্রহণ করুন।
ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ এবং নির্ভরযোগ্যতা পরীক্ষা করা কি একই জিনিসটির জন্য প্রকৃতপক্ষে পৃথক পদ্ধতির, বা আমি কোথাও ভুল বোঝাবুঝি করছি?