• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Educational and Psychological Measurement >Parallel analysis with unidimensional binary data
【24h】

Parallel analysis with unidimensional binary data

机译：一维二进制数据的并行分析

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

The present simulation investigated the performance of parallel analysis for unidimensional binary data. Single-factor models with 8 and 20 indicators were examined, and sample size (50, 100, 200, 500, and 1,000), factor loading (.45,.70, and.90), response ratio on two categories (50/50, 60/40, 70/30, 80/20, and 90/10), and types of correlation coefficients (phi and tetrachoric correlations) were manipulated. The results indicated that parallel analysis performed well in identifying the number of factors. The performance improved as factor loading and sample size increased and as the percentages of responses on two categories became close. Using the 95th and 99th percentiles of the random data eigenvalues as the criteria for comparison in parallel analysis yielded higher correct rate than using mean eigenvalues.
机译：本仿真研究了一维二进制数据的并行分析性能。检查了具有8个指标和20个指标的单因素模型，以及样本量（50、100、200、500和1,000），因素负荷（.45，.70和.90），两个类别的响应率（50 / 50、60 / 40、70 / 30、80 / 20和90/10）和相关系数的类型（phi和四色相关）被操纵。结果表明，平行分析在确定因素数量方面表现良好。随着因子加载和样本量的增加以及两个类别的响应百分比接近，性能得到了改善。使用随机数据特征值的第95和第99个百分位数作为并行分析中比较的标准，比使用平均特征值产生的正确率更高。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号