So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Mô hình phương trình cấu trúc mạnh mẽ× | Phân tích đường dẫn mạnh mẽ× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Thống kê | Thống kê |
| Họ | Latent structure | Latent structure |
| Năm ra đời≠ | 1994 | 1998 |
| Người khởi xướng≠ | Albert Satorra & Peter M. Bentler | Yuan & Bentler (robust SEM/path framework); Huber (M-estimation foundation) |
| Loại≠ | Latent variable / path model with robust inference | Causal path modeling with robust estimation |
| Công trình gốc≠ | 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. link ↗ | 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 ↗ |
| Tên gọi khác | Robust SEM, SEM with robust standard errors, Satorra-Bentler SEM, non-normal SEM | robust PA, path analysis with robust standard errors, robust causal path modeling, robust structural path modeling |
| Liên quan≠ | 5 | 6 |
| Tóm tắt≠ | 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. | 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. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|