Robuste konfirmatorische Faktorenanalyse
Die robuste konfirmatorische Faktorenanalyse passt eine vordefinierte Faktorstruktur an beobachtete Daten an, während sie gleichzeitig Standardfehler und Gütemaße für Verletzungen der multivariaten Normalverteilung korrigiert. Sie ist die bevorzugte Variante der CFA, wann immer Indikatoren vom Likert-Typ, schiefe oder kurtotische Indikatoren den klassischen Normaltheorie-Schätzer unzuverlässig machen.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
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 ↗
- Browne, M. W. (1984). Asymptotically distribution-free methods for the analysis of covariance structures. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 37(1), 62–83. DOI: 10.1111/j.2044-8317.1984.tb00789.x ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Confirmatory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/robust-confirmatory-factor-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.
- Bestätigende Faktorenanalyse (CFA)Psychometrie↔ compare
- Exploratorische Faktorenanalyse (EFA)Statistik↔ compare
- Mehrstufige konfirmatorische Faktorenanalyse (MCFA)Psychometrie↔ compare
- Robuste Exploratorische FaktorenanalysePsychometrie↔ compare
- Robuste StrukturgleichungsmodellierungStatistik↔ compare
- Strukturelle GleichungsmodellierungForschungsstatistik↔ compare
Referenziert von
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →