Анализ мощности для структурного моделирования уравнений
Анализ мощности для СМУ и других многомерных процедур определяет минимальный размер выборки, необходимый для обнаружения несоответствия модели заданной величины с достаточной вероятностью. Доминирующий подход, введенный МакКаллумом, Брауном и Сугаварой в 1996 году, выражает размер эффекта как среднеквадратичную ошибку аппроксимации (RMSEA) и выводит мощность из нецентрального распределения хи-квадрат.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Power Analysis for Structural Equation Modeling and Multivariate Analyses. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/statistics/power-analysis-sem
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.
- Многомерный дисперсионный анализ (MANOVA)Статистика↔ compare
- Анализ мощности для многоуровневых моделей и моделей со смешанными эффектамиСтатистика↔ compare
- Анализ мощности для дисперсионного анализа (ANOVA)Статистика↔ compare
- Анализ статистической мощности для множественной регрессииСтатистика↔ compare
- Simulation-Based Power AnalysisСтатистика↔ compare
- Структурное моделирование (Structural Equation Modeling)Статистика исследований↔ compare
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →