amos基础3-实务上的要求

2024-01-08 22:50
文章标签 基础 要求 实务 amos

本文主要是介绍amos基础3-实务上的要求,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一,样本

小样本容易导致收敛失败,不恰当的解,低估参数值,因此样本量规定如下:

Loehlin(1992)提出,一个有2-4个因素的模型,至少100个样本,200个更好 ,因此小于100个样本也就不适合使用Amos

Bentle and Chou (1987)提出样本数至少为估计参数的5倍(根据经验法则估计参数为观察变数的2倍)

 

 

二,参数估计方法

在SEM分析中,提供5种模型估计的方法如图:

一般化最小平方法(generalized least squares)未加权最小平方法(unweighted least squares)尺度自由最小二乘法(scale-free least squares)渐进分布自由法(asymptotically distrubution-free)

      最广泛使用的估计模型为ML估计法。(kelloway, 1998)只有是大样本并且假设观察数据符合多变量正态性,卡方检验才可以合理使用,但是当观察变量是次序性变量,且严重地呈现偏度或高狭峰等非正态性分布情形时,ML的估计值,标准误和卡方值检验的结果,都是不适当,不可信的

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http://www.chinasem.cn/article/585106

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