تقدم هذه البحث إطارًا لتقييم ما بعد الاختيار للتحليل العاملي الاستكشافي الجزئي (PEFA) باستخدام التقريب التبايني المنتظم مع مسبق spike and slab. تستعيد الطريقة هياكل التحميل وأعداد العوامل عن طريق تحويل الحلول المتقاربة إلى نماذج التغاير عبر اختيار صلب أو لين.
- تستنتج درجات الحرية وتشخيصات الملاءمة المطلقة بما في ذلك RMSEA وSRMR وCFI وTLI.
- تحسب معايير نسبية مثل AIC وBIC وELLO للمقارنة بين النماذج.
- تقترح قاعدة ربح خالية من المقياس مع حارس انخفاض مستمر لتحديد عدد العوامل.
- تُظهر المحاكاة أن المؤشرات المطلقة تتبع استعادة التحميل بينما تستعيد قاعدة الربح البعد الحقيقي بدقة.
يساعد الإطار المستخدمين على تقييم ملاءمة النموذج واختيار عدد العوامل بشكل أكثر قوة، كما هو موضح بالأداء المحسّن مقارنة بالنماذج التأكيدية في مثال PID-5 المكون من 100 عنصر.