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Latent structureMultivariate analysis

Robuste Pfadanalyse

Die robuste Pfadanalyse wendet robuste Schätzverfahren – wie Sandwich-Standardfehler oder M-Schätzer – auf Pfadmodelle an, die gerichtete kausale Beziehungen zwischen beobachteten Variablen spezifizieren. Sie erhält gültige Schlussfolgerungen über Pfadkoeffizienten und indirekte Effekte, wenn die Daten die Normalitätsannahme verletzen, Ausreißer enthalten oder Heteroskedastizität aufweisen, die konventionelle Standardfehler verzerren würde.

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Quellen

  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

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

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ScholarGateRobust Path Analysis (Robust Path Analysis). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/statistics/robust-path-analysis · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026