Abstract:
هدف: معمولا ابعاد یا عاملهای یک آزمون از طریق تحلیل دادههای حاصل از اجرای آن به کمک روشهای آماری تحلیل عاملی اکتشافی و تاییدی بررسی میشود. در طی زمان بسته به مدلهای نظری مختلف، روشهای مختلفی برای تعیین تعداد ابعاد یا عاملها ارایه شده است. هدف مقاله حاضر مرور منسجم روشهای عمده پرکاربرد برای این منظور و بررسی نقاط قوت و ضعف آنها است.
روش پژوهش: برای رسیدن به این هدف، روشهای مشخص کردن تعداد ابعاد دادههای آزمونها توصیف و عملکرد آنها در دادههای واقعی مورد بحث قرار گرفته است و در نهایت شرایط استفاده از هر یک از آنها توصیف شده است.
یافتهها: کاربرد روشهای مختلف تعیین ابعاد یا عاملها نیازمند بینش و درک پژوهشگر از مبانی و اصول این روشها، ماهیت دادهها و شرایط موجود در آنها است.
نتیجهگیری: رویکردهای مختلف تعیین ابعاد تنها تحت شرایط متناسب با ماهیت آنها نتایج قابل اطمینان ارایه میکنند در غیر این صورت تحلیل انجام شده با رویکردهای مختلف قابل اطمینان نیست.
Objective: Usually, the dimensions or factors of a test are examined by analyzing the data obtained from its implementation using the statistical methods of exploratory and confirmatory factor analysis. Over time, depending on different theoretical models, different methods have been proposed to determine the number of dimensions or factors. The purpose of this article is to review the major commonly used methods for this purpose and to examine their strengths and weaknesses. Methods: To achieve this goal, methods for determining the numbers of dimensions of test data are described and their performance in real data are discussed, and finally the conditions of use of each of them are described. Results: The application of different methods of determining the dimensions or factors requires the researcher's insight and understanding of the basics and principles of these methods, the nature of the data and the conditions contained in them. Conclusion: Different dimensional approaches provide reliable results only under conditions commensurate with their nature. Otherwise, the analysis performed with different approaches is not reliable.
Machine summary:
اين روش ها عبارتند از: ١) مقادير ويژه بزرگتر از يک گاتمن -کايزر ٢) نمودار اسکري کتل ٣) روش مبتني بر معناداري ماتريس مانده ها و نيز مقايسه ساختارهاي n عاملي با ١+n عاملي ٤) قاعده استخراج عامل ها تا جايي که تفسيرپذير هستند و نيز قاعده مبتني بر واريانس تبيين شده ٥) ساختار بسيار ساده (VSS) ٦) کمينه متوسط همبستگي تفکيکي (MAP) ٧) تحليل موازي ٨) رويکرد مقايسه داده (CD) ٩) مختصات بهينه و عامل شتاب ١٠) تحليل خوشه ١١) روش نموداري ١٢) روش کيفي ١٣) رويکرد برازش مدل ١٤) تحليل عاملي غيرخطي ١٥) روش DIMTEST ١٦) روش هاي مبتني بر استقلال موضعي.
مباني نظري و پيشينه پژوهش ١) مقادير ويژه بزرگتر از يک گاتمن -کايزر٧: گرچه به لحاظ رياضي مقادير ويژه مثبت يک ماتريس تعداد ابعاد لازم براي بازنمايي نمره هاياصلي را، بدون از دست دادن اطلاعات ، تعيين ميکنند و ميتوان مقادير ويژه صفر را ناديده گرفت ، ولي در تحليل هاي مربوط به داده هاي حاصل از موقعيت هاي واقعي به ندرت مقادير ويژه دقيقا صفر مي شوند و همين موضوع مساله تعيين تعداد عامل ها با اين روش را با دشواري 1.
Hair, Black, Babin, Anderson & Tatham 2.
Raîche, Walls, Magis, Riopel & Blais 9.
Preacher, Zhang, Kim & Mels 3.
Fabozzi, Focardi, Rachev & Arshanapalli .
Fabrigar, Wegener, MacCallum & Strahan 5.
A generalized dimensionality discrepancy measure for dimensionality assessment in multidimensional item response theory.
Determining the number of factors to retain in an exploratory factor analysis using comparison data of known factorial structure.
A new item response theory modeling approach with applications to unidimensionality assessment and ability estimation.