Võimsusanalüüs struktuurvõrrandite modelleerimiseks
Võimsusanalüüs struktuurvõrrandite modelleerimiseks (SEM) ja teiste mitmemõõtmeliste protseduuride puhul määrab minimaalse valimi suuruse, mis on vajalik teatud suurusega mudeli sobimatuse tuvastamiseks piisava tõenäosusega. Domineeriv lähenemine, mille tutvustasid MacCallum, Browne ja Sugawara 1996. aastal, väljendab efekti suurust ruutkeskmise lähendusveana (RMSEA) ja tuletab võimsuse mittetsentraalsest hii-ruutjaotusest.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- MacCallum, R. C., Browne, M. W., & Sugawara, H. M. (1996). Power analysis and determination of sample size for covariance structure modeling. Psychological Methods, 1(2), 130–149. DOI: 10.1037/1082-989X.1.2.130 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Power Analysis for Structural Equation Modeling and Multivariate Analyses. ScholarGate. https://scholargate.app/et/statistics/power-analysis-sem
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.
- Multivariatsiooniline dispersioonanalüüs (MANOVA)Statistika↔ compare
- Multilevel-mudeli ja segamõju mudelite võimsusanalüüsStatistika↔ compare
- ANOVA võimsusanalüüsStatistika↔ compare
- Jõuanalüüs mitmeregressioonileStatistika↔ compare
- Simulatsioonipõhine võimsusanalüüs (Monte Carlo võimsus)Statistika↔ compare
- Struktuurvõrrandite modelleerimineUurimisstatistika↔ compare
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →