Evaluating statistical fit of confirmatory bifactor models: Updated recommendations and a review of current practice.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Confirmatory bifactor models have become very popular in psychological applications, but they are increasingly criticized for statistical pitfalls such as tendency to overfit, tendency to produce anomalous results, instability of solutions, and underidentification problems. In part to combat this state of affairs, many different reliability and dimensionality measures have been proposed to help researchers evaluate the quality of the obtained bifactor solution. However, in empirical practice, the evaluation of bifactor models is largely based on structural equation model fit indices. Other critical indicators of solution quality, such as patterns of general and group factor loadings, whether all estimates are interpretable, and values of reliability coefficients, are often not taken into account. In addition, in the methodological literature, some confusion exists about the appropriate interpretation and application of some bifactor reliability coefficients. In this article, we accomplish several goals. First, we review reliability coefficients for bifactor models and their correct interpretations, and we provide expectations for their values. Second, to help steer researchers away from structural equation model fit indices and to improve current practice, we provide a checklist for evaluating the statistical fit of bifactor models. Third, we evaluate the state of current practice by examining 96 empirical articles employing confirmatory bifactor models across different areas of psychology. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,041 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle