ScholarGate
Trợ lý
Latent structureMultivariate analysis

Phân tích đường dẫn mạnh mẽ

Phân tích đường dẫn mạnh mẽ áp dụng ước lượng mạnh mẽ — chẳng hạn như sai số chuẩn kiểu sandwich hoặc ước lượng M — cho các mô hình đường dẫn chỉ định các mối quan hệ nhân quả có hướng giữa các biến quan sát được. Nó bảo toàn suy luận hợp lệ về các hệ số đường dẫn và hiệu ứng gián tiếp khi dữ liệu vi phạm tính chuẩn, chứa các giá trị ngoại lai hoặc biểu hiện tính không đồng nhất phương sai có thể làm sai lệch sai số chuẩn thông thường.

Áp dụng với StatMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

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

Nguồn tài liệu

  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

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Path Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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

Được tham chiếu bởi

ScholarGateRobust Path Analysis (Robust Path Analysis). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/statistics/robust-path-analysis · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026