Latent structureMultivariate analysis

การวิเคราะห์เส้นทางที่ทนทาน (Robust Path Analysis)

การวิเคราะห์เส้นทางที่ทนทานประยุกต์ใช้การประมาณค่าที่ทนทาน — เช่น sandwich standard errors หรือ M-estimation — กับแบบจำลองเส้นทางที่ระบุความสัมพันธ์เชิงสาเหตุแบบมีทิศทางระหว่างตัวแปรที่สังเกตได้ วิธีนี้ช่วยรักษาการอนุมานที่ถูกต้องเกี่ยวกับสัมประสิทธิ์เส้นทางและผลกระทบทางอ้อม เมื่อข้อมูลละเมิดข้อกำหนดการแจกแจงปกติ มีค่าผิดปกติ (outliers) หรือแสดงความแปรปรวนไม่คงที่ (heteroscedasticity) ซึ่งจะทำให้ standard errors แบบดั้งเดิมบิดเบือนไป

นำไปใช้ด้วย StatMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

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

แหล่งอ้างอิง

  1. 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: 10.1111/j.2044-8317.1998.tb00667.x
  2. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (8th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1473756540

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Path Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/th/statistics/robust-path-analysis

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

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateRobust Path Analysis (Robust Path Analysis). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/statistics/robust-path-analysis · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026