Methodenbewijsdossier

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

Bronrecord

Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.

Power Analysis for Structural Equation Modeling and Multivariate Analyses

Taxonomisch methodendossier · 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

Volledige methode openen

Gecureerde claims

Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.

Nog geen gecureerde claims

Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.

Gerelateerde methoden

Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.

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.