Latent structureMultivariate analysis

تحليل المسار القوي

يطبق تحليل المسار القوي تقديرًا قويًا — مثل أخطاء ساندويتش القياسية أو تقدير M — على نماذج المسار التي تحدد علاقات سببية موجهة بين المتغيرات المرصودة. يحافظ على استدلال صالح حول معاملات المسار والتأثيرات غير المباشرة عندما تنتهك البيانات الافتراضات الطبيعية، أو تحتوي على قيم متطرفة، أو تظهر تباينًا غير متجانس من شأنه أن يشوه الأخطاء القياسية التقليدية.

طبِّق باستخدام StatMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Yuan, K.-H. & Bentler, P. M. (1998). Robust mean and covariance structure analysis. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 51(1), 63–88. DOI: 10.1111/j.2044-8317.1998.tb00667.x
  2. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (8th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1473756540

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Path Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/statistics/robust-path-analysis

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateRobust Path Analysis (Robust Path Analysis). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/statistics/robust-path-analysis · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026