เปรียบเทียบวิธี

	การวิเคราะห์เส้นทางที่ทนทาน (Robust Path Analysis)	การสร้างสมการโครงสร้างที่ทนทาน (Robust Structural Equation Modeling)
สาขาวิชา	สถิติศาสตร์	สถิติศาสตร์
ตระกูล	Latent structure	Latent structure
ปีกำเนิด	1998	1994
ผู้ริเริ่ม	Yuan & Bentler (robust SEM/path framework); Huber (M-estimation foundation)	Albert Satorra & Peter M. Bentler
ประเภท	Causal path modeling with robust estimation	Latent variable / path model with robust inference
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.	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.
ชื่อเรียกอื่น	robust PA, path analysis with robust standard errors, robust causal path modeling, robust structural path modeling	Robust SEM, SEM with robust standard errors, Satorra-Bentler SEM, non-normal SEM
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.	Robust structural equation modeling (Robust SEM) applies the full SEM framework — simultaneous estimation of measurement and structural relations among latent variables — while using corrected test statistics and sandwich standard errors that remain valid when observed data depart from multivariate normality. The Satorra-Bentler scaled chi-square is the most widely used correction.