Robust Model Testing Research
Robust model testing research applies structural or path models to data while explicitly accounting for violations of multivariate normality and other distributional assumptions. Rather than discarding non-normal data or forcing transformations, it uses corrected estimators — most notably the Satorra-Bentler scaled chi-square and Yuan-Bentler robust standard errors — to produce trustworthy fit indices and parameter estimates even when classical maximum likelihood assumptions are breached.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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. · URL
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
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.