استخراج العوامل الكامنة في الاختبارات النفسية وتقدير اتساقها البنيوي

Abstract

ملخص: هدفت هذه الدراسة إلى إعطاء مثال تطبيقي يوضح الخطوات العملية لإجراء طريقة بوتستراب تحليل الرسم البياني البارمترية عندما تتوزع البيانات توزيع طبيعي متعدد واللابارمترية عندما لا يتوفر هذا الافتراض وتكون البيانات رتبية، وهي تعتبر كأحدث طريقة لتقدير العوامل الكامنة في النموذج الشبكي، والتأكد من استقرارها بواسطة حساب معامل الاتساق البنيوي، وكذلك معامل الاتساق البنيوي للبنود التي تنتمي إلى هذه العوامل، حيث تبين أن هذه الطريقة هي الأفضل مقارنة بالطرق الأخرى الخاصة بنموذج العامل الكامن. Abstract: This study aimed to give a tutorial that shown the practical steps for performing the parametric Bootstrap Exploratory Graph Analysis (bootEGA) when the underlying data are expected to follow a multivariate normal distribution and the nonparametric (bootEGA) when the assumption don’t met or the data is polytomous, this method is considered as the newest method for estimating the latent factors in the network model, and ensuring their stability by calculating the structural consistency coefficient, as well as the structural consistency coefficient for items belonging to these factors, in addition it was found that this method is the best compared to other methods of the latent factor model.