Metodes pierādījumu reģistrs

SEM Power Analysis

Power analysis for SEM and other multivariate procedures determines the minimum sample size required to detect a model misfit of a specified magnitude with adequate probability. The dominant approach, introduced by MacCallum, Browne, and Sugawara in 1996, expresses effect size as the Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) and derives power from the noncentral chi-square distribution.

Sources recorded, not reviewed

Avota reģistrs

Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.

Power Analysis for Structural Equation Modeling and Multivariate Analyses

Taksonomiskās metodes reģistrs · hypothesis-test / statistics

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

Atvērt pilnu metodi

Kurēti apgalvojumi

Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.

Vēl nav kurētu apgalvojumu

Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.

Saistītās metodes

Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.

Same method familyMANOVAmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyMultilevel Power Analysismachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyPower Analysis for ANOVAmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyPower Analysis for Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familySimulation-Based Power Analysismachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoStructural Equation Modelingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.