Robustne diskriminantse kehtivuse hindamine
Robustne diskriminantse kehtivuse hindamine määrab, kas mõõtmismudeli erinevad latentkonstruktid on piisavalt üksteisest eristatavad. Erinevalt traditsioonilistest keskmise erandite ruutjuure (AVE) põhinevatest lähenemisviisidest kasutavad robustsed meetodid, nagu Heterotrait-Monotrait (HTMT) suhtarv, indikaatoritevaheliste korrelatsioonide mustrit, et pakkuda tundlikumat ja simulatsiooniga valideeritud kriteeriumi diskriminantse kehtivuse hindamiseks struktuurivõrrandite modelleerimise kontekstis.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Henseler, J., Ringle, C. M. & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115–135. DOI: 10.1007/s11747-014-0403-8 ↗
- Campbell, D. T. & Fiske, D. W. (1959). Convergent and discriminant validation by the multitrait-multimethod matrix. Psychological Bulletin, 56(2), 81–105. DOI: 10.1037/h0046016 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Discriminant Validity Assessment. ScholarGate. https://scholargate.app/et/psychometrics/robust-discriminant-validity
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.
- Kinnitav faktorianalüüs (CFA)Psühhomeetria↔ compare
- KonstruktkehtivusPsühhomeetria↔ compare
- Konvergentne valiidsusPsühhomeetria↔ compare
- Struktuurvõrrandite modelleerimineUurimisstatistika↔ compare
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →