Process / pipelineTarama ve gözlemsel desen

Istraživanje robusnog testiranja modela — Robusni SEM i evaluacija strukturnih modela

Istraživanje robusnog testiranja modela primjenjuje strukturne ili putne modele na podatke, uz izričito uzimanje u obzir kršenja multivarijatne normalnosti i drugih distribucijskih pretpostavki. Umjesto odbacivanja nenormalnih podataka ili prisilnih transformacija, koristi korigirane estimatore — najznačajnije Satorra-Bentler skalirani hi-kvadrat i Yuan-Bentler robusne standardne pogreške — kako bi se proizveli pouzdani pokazatelji prilagodbe i procjene parametara, čak i kada su klasične pretpostavke maksimalne vjerodostojnosti narušene.

Pronađite temu uz PaperMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Izvori

  1. 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
  2. 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

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Model Testing Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/research-design/robust-model-testing-research

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.

Compare side by side
ScholarGateRobust Model Testing Research (Robust Model Testing Research Design). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/research-design/robust-model-testing-research · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026