เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การวิเคราะห์เส้นทางที่ทนทาน (Robust Path Analysis)× | การวิเคราะห์เส้นทาง (Path Analysis)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | สถิติศาสตร์ | สถิติศาสตร์ |
| ตระกูล | Latent structure | Latent structure |
| ปีกำเนิด≠ | 1998 | 1921 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Yuan & Bentler (robust SEM/path framework); Huber (M-estimation foundation) | Sewall Wright |
| ประเภท≠ | Causal path modeling with robust estimation | Causal / mediation model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | 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 ↗ | Wright, S. (1921). Correlation and causation. Journal of Agricultural Research, 20(7), 557–585. link ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | robust PA, path analysis with robust standard errors, robust causal path modeling, robust structural path modeling | PA, path coefficient analysis, observed-variable SEM, causal path modeling |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 6 | 5 |
| สรุป≠ | 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. | Path analysis tests a researcher-specified causal diagram among observed variables by decomposing their intercorrelations into direct effects, indirect (mediated) effects, and spurious associations. Developed by Sewall Wright in 1921, it is the observed-variable special case of structural equation modeling and remains a standard tool for theory-driven multivariate causal inference. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|