THE USE OF FACTOR ANALYSIS FOR INSTRUMENT DEVELOPMENT IN BEHAVIORAL SCIENCES
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Factor analysis is the statistical method used to reduce the number of variables by grouping correlated variables into the variable dimension form. This is called a “factor”. Each factor stands for a latent variable which the researchers need to study. Factor analysis can be divided into 2 types, namely, exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis. Both types of factor analysis are used to develop instruments in the field of behavioral science. Exploratory factor analysis is used when the researchers want to know the amount of common factors in each trait. Confirmatory factor analysis is used to examine the factor’s construct validity. Sometimes researchers combine both types together: collecting data from the sample set 1 for the exploratory factor analysis and then using the same instrument to collect data from the sample set 2 for the confirmatory factor analysis to examine the validity across groups.
Article Details
1. กองบรรณาธิการสงวนสิทธิ์ในการพิจารณาและตัดสินการตีพิมพ์บทความในวารสาร
2. บทความทุกเรื่องจะได้รับการตรวจสอบทางวิชาการโดยผู้ทรงคุณวุฒิ แต่ข้อความและเนื้อหาในบทความที่ตีพิมพ์เป็นความรับผิดชอบของผู้เขียนแต่เพียงผู้เดียว มิใช่ความคิดเห็นและความรับผิดชอบของมหาวิทยาลัยศรีปทุม
3. การคัดลอกอ้างอิงต้องดำเนินการตามการปฏิบัติในหมู่นักวิชาการโดยทั่วไป และสอดคล้องกับกฎหมายที่เกี่ยวข้อง
References
สุภมาส อังศุโชติ และคณะ. 2557. สถิติวิเคราะห์สำหรับการวิจัยทางสังคมศาสตร์และพฤติกรรมศาสตร์: เทคนิคการใช้โปรแกรม LISREL. พิมพ์ครั้งที่ 4 (ฉบับปรับปรุง) กรุงเทพฯ: เจริญดีมั่นคงการพิมพ์.
Bollen, K. A, 1989. Structural Equations with Latent Variables. New York : Wliey.
Diamantopoulos, A. & Siguaw, A.D. 2000. Introducing LISREL: A guide for the uninitiated. Sage Publications, London.
Hair, J. F. and others. 2010. Multivariate Data Analysis. 7th ed. New Jersey: Pearson Prentice-Hall .
Huang, Y.-C., & Lin, S.-H. 2014. “Assessment of Charisma as a Factor in Effective Teaching.” Educational Technology & Society, 17 (2), 284–295.
Kaplan, D. 2000. Structural Equation model: foundation and extensions. Sage Publications, Thousand Oake.
Kline, P. 1986 A Handbook of Test Construction: Introduction to Psychometric Design. Volume 931 of University paperbacks. New York: Methuen.
Nunnally,J.C.1978. Psychometric theory. (2nd ed.). New York, NY: McGraw-Hill.
Pett, M.A.,Lackey,N.R.,& Sullivan,J.J.2003. Making sense of factor analysis: The use of factor analysis for instrument development in health care research. Thousand Oaks, CA: Sage.
Rosen, B.L. 2013. (In Press). “Understanding statistics in health science: Exploratory factor analysis extraction methods.” The Health Education Monograph Series. Volume 30, Number 2.
Tabachnick,B.G.,& Fidell,L.S.(2007).Using multivariate statistics. Boston,MA: Pearson.