〖知网学位论文自助检测〗 〖万方论文自测, 适合前期修改〗 〖论文中期gocheck自助检测〗 〖期刊投稿论文--自助检测〗
〖VIP享500G数据分析视频〗
〖spss21软件赠4大超值视频〗
〖超星视频批量下载〗
〖知网数据校外下载〗
高考状元笔记
【海量spss视频淘宝店铺】
〖视频:一步一步学会AMOS〗
〖视频:一步一步学会lisrel〗
〖AMOS视频观看〗
〖lisrel视频观看〗
〖社会网络视频〗
〖 PLS-Graph视频〗》
〖Amos 21.0 永久授权号〗
〖手把手用AMOS写论文〗
〖获取金币方法〗
【论坛在线充值】
返回列表 发帖

估计效果指标的潜变量的统计值算法-我学到的知识

测量模型有两种:一是古典的测量模型,二是同属性测量模型(结构方程模型默认的测量形势)
一、古典测量理论
观测指标直接加总也是可以的 它遵循古典测量模型的假设,即:
X1=指标+误差1
X2=指标+误差2
X3=指标+ 误差3
古典测量模型假设每个指标测量的真实值是同等的
所以
X=(X1+X2+ X3)+(误差1+误差2+误差3)/3

二、同属性测量模型
另一种测量模型就是同属性测量模型,即:
X1=权重1*指标+误差1
X2=权重2*指标+误差2
X3=权重3*指标+ 误差3
古典测量模型只是同属性测量模型的一个特例,即:权重1=权重2=权重3,所以可以得出,同属性测量模型(结构方程中共同因子得分)更加合理,比指标直接加总更接近真实水平。
但是,不同的样本会影响到潜因子的因子负荷,这样来说同属性测量模型又不如古典测量模型稳定了,最后,这个学术界公认的答案就是:选取效果指标的平均值和所有效果指标的共同因子的得分在传统上(很多国外论文上)都是可以接受的方法

选取效果指标的平均值和所有效果指标的共同因子的得分在传统上(很多国外论文上)都是可以接受的方法

TOP

谢谢楼主,学到了不少知识

TOP

返回列表

站长推荐 关闭


知网论文检测cnki硕博论文查重vip5.0TMLC知网查重检索

知网论文检测cnki硕博论文查重vip5.0TMLC知网查重检索


查看