यह शोध स्पाइक एंड स्लैब प्रायर के साथ रेगुलेराइज्ड वेरिएशनल अप्रॉक्सिमेशन का उपयोग करके आंशिक अन्वेषणीय कारक विश्लेषण (PEFA) के लिए एक चयन-उपरांत मूल्यांकन ढांचा पेश करता है। विधि कठोर या नरम चयन के माध्यम से अभिसरण समाधानों को सहप्रसरण मॉडल में परिवर्तित करके लोडिंग संरचनाओं और कारक संख्याओं को पुनः प्राप्त करती है।
- RMSEA, SRMR, CFI, और TLI सहित स्वतंत्रता की कोटि और निरपेक्ष फिट निदान व्युत्पन्न करता है।
- मॉडल तुलना के लिए AIC, BIC, और ELBO जैसे सापेक्ष मानदंडों की गणना करता है।
- कारकों की संख्या निर्धारित करने के लिए एक स्केल-मुक्त लाभ नियम को एक स्थिर गिरावट गार्ड के साथ प्रस्तावित करता है।
- सिमुलेशन दिखाते हैं कि निरपेक्ष सूचक लोडिंग पुनर्प्राप्ति का पालन करते हैं जबकि लाभ नियम सही आयाम को सटीक रूप से पुनः प्राप्त करता है।
ढांचा उपयोगकर्ताओं को मॉडल फिट का मूल्यांकन करने और कारक संख्याओं का चयन करने में अधिक मजबूती से मदद करता है, जैसा कि 100-आइटम PID-5 उदाहरण में पुष्टिकारी मॉडल के सापेक्ष सुधारित प्रदर्शन द्वारा दिखाया गया है।