Latent structureMultivariate analysis
강건 경로 분석
강건 경로 분석은 관찰 변수들 간의 방향성 있는 인과 관계를 명시하는 경로 모형에 샌드위치 표준 오차 또는 M-추정량과 같은 강건 추정법을 적용하는 것이다. 이는 데이터가 정규성을 위반하거나, 이상치(outlier)를 포함하거나, 일반적인 표준 오차를 왜곡할 수 있는 이분산성(heteroscedasticity)을 나타낼 때 경로 계수와 간접 효과에 대한 타당한 추론을 보존한다.
방법 전문 읽기
회원 전용
로그인무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
출처
- 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 ↗
- Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (8th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1473756540
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Path Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/statistics/robust-path-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.
- 매개 분석통계학↔ compare
- 경로 분석(Path Analysis)통계학↔ compare
- 강건 확인적 요인 분석통계학↔ compare
- 강건한 매개 분석통계학↔ compare
- 강건 구조방정식 모형통계학↔ compare
- 구조방정식 모형연구 통계↔ compare