เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การวิเคราะห์การกลั่นกรองที่แข็งแกร่ง× | การวิเคราะห์เส้นทางที่ทนทาน (Robust Path Analysis)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | สถิติศาสตร์ | สถิติศาสตร์ |
| ตระกูล | Latent structure | Latent structure |
| ปีกำเนิด≠ | 2007 | 1998 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Hayes & Cai; Wilcox | Yuan & Bentler (robust SEM/path framework); Huber (M-estimation foundation) |
| ประเภท≠ | Robust regression-based interaction test | Causal path modeling with robust estimation |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Hayes, A. F. & Cai, L. (2007). Using heteroscedasticity-consistent standard error estimators in OLS regression: An introduction and software implementation. Behavior Research Methods, 39(4), 709–722. DOI ↗ | 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 ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | robust interaction analysis, robust moderated regression, HC-corrected moderation, outlier-resistant interaction testing | robust PA, path analysis with robust standard errors, robust causal path modeling, robust structural path modeling |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 5 | 6 |
| สรุป≠ | Robust moderation analysis tests whether the effect of a predictor on an outcome depends on the level of a moderator variable, using estimation methods that remain valid under non-normality, heteroscedasticity, or the presence of influential outliers. It is the preferred approach when standard ordinary least squares assumptions cannot be trusted. | Robust path analysis applies robust estimation — such as sandwich standard errors or M-estimation — to path models that specify directed causal relationships among observed variables. It preserves valid inference about path coefficients and indirect effects when data violate normality, contain outliers, or exhibit heteroscedasticity that would distort conventional standard errors. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|