Robust Strukturel Ligningsmodellering
Robust strukturel ligningsmodellering (Robust SEM) anvender hele SEM-rammeværket — samtidig estimering af måle- og strukturelle relationer mellem latente variable — samtidig med at korrigerede teststatistikker og sandwich-standardfejl anvendes, som forbliver gyldige, når observerede data afviger fra multivariat normalitet. Satorra-Bentler-skalerede chi-kvadrat er den mest anvendte korrektion.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Satorra, A. & Bentler, P. M. (1994). Corrections to test statistics and standard errors in covariance structure analysis. In A. von Eye & C. C. Clogg (Eds.), Latent variables analysis (pp. 399–419). Sage. link ↗
- Yuan, K.-H. & Bentler, P. M. (1998). Normal theory based test statistics in structural equation modelling. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 51(2), 289–309. DOI: 10.1111/j.2044-8317.1998.tb00682.x ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Structural Equation Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/da/statistics/robust-structural-equation-modeling
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.
- Konstruktiv faktoranalyse (CFA)Psykometri↔ compare
- StianalyseStatistik↔ compare
- Robust konfirmatorisk faktoranalyseStatistik↔ compare
- Robust Path AnalysisStatistik↔ compare
- Strukturel LigningsmodelleringForskningsstatistik↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →