Robuste Modelltestforschung — Robuste SEM und Strukturelle Modellbewertung
Robuste Modelltestforschung wendet Struktur- oder Pfadmodelle auf Daten an, wobei Verletzungen der multivariaten Normalität und anderer Verteilungsannahmen explizit berücksichtigt werden. Anstatt nicht-normale Daten zu verwerfen oder Transformationen zu erzwingen, werden korrigierte Schätzer verwendet – insbesondere die Satorra-Bentler skalierte Chi-Quadrat-Statistik und Yuan-Bentler robuste Standardfehler –, um vertrauenswürdige Anpassungsindizes und Parameterschätzungen zu erzielen, selbst wenn klassische Maximum-Likelihood-Annahmen verletzt sind.
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Quellen
- 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: Applications for developmental research (pp. 399–419). Sage. link ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Model Testing Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/de/research-design/robust-model-testing-research
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- Bestätigende Faktorenanalyse (CFA)Psychometrie↔ compare
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- Multivariate ModelltestforschungForschungsdesign↔ compare
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- Strukturelle GleichungsmodellierungForschungsstatistik↔ compare
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