Robustas diskriminantās validitātes pārbaude
Robustas diskriminantās validitātes pārbaude nosaka, vai atšķirīgie latentie konstrukti mērīšanas modelī ir pietiekami atšķirīgi cits no cita. Atšķirībā no tradicionālajām AVE balstītajām pieejām, robustas metodes, piemēram, Heterotrait-Monotrait (HTMT) attiecība, izmanto rādītāju savstarpējo korelāciju modeli, lai nodrošinātu jutīgāku un simulācijās validētu kritēriju diskriminantās validitātes novērtēšanai strukturālo vienādojumu modelēšanas kontekstā.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Discriminant Validity Assessment. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- Apstiprinošā faktoru analīze (AFA)Psihometrija↔ compare
- Konstrukta validitātePsihometrija↔ compare
- Konverģentā validitātePsihometrija↔ compare
- Modelēšana ar strukturālām vienādojumiemPētniecības statistika↔ compare
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →