ScholarGate
Assistent
Latent structureMultivariate analysis

Robust strukturell ligningsmodellering

Robust strukturell ligningsmodellering (Robust SEM) anvender hele SEM-rammeverket – samtidig estimering av måle- og strukturelle relasjoner mellom latente variabler – samtidig som den bruker korrigerte teststatistikker og sandwich-standardfeil som forblir gyldige når observerte data avviker fra multivariat normalfordeling. Satorra-Bentler skalert chi-kvadrat er den mest brukte korreksjonen.

Anvend med StatMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. 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 (pp. 399–419). Sage. link
  2. Yuan, K.-H. & Bentler, P. M. (1998). Normal theory based test statistics in structural equation modelling. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 51(2), 289–309. DOI: 10.1111/j.2044-8317.1998.tb00682.x

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Structural Equation Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/no/statistics/robust-structural-equation-modeling

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.

Compare side by side

Referert av

ScholarGateRobust Structural Equation Modeling (Robust Structural Equation Modeling). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/statistics/robust-structural-equation-modeling · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026