Làm thế nào mạnh mẽ là ước tính khả năng tối đa trong mô hình phương trình cấu trúc để thiếu tính quy phạm đa biến?

Trong mô hình phương trình cấu trúc, người ta thường sử dụng công cụ ước tính ML. Trong trường hợp các biến không đa biến thông thường, ML có thể được sử dụng không?

Thường thì các chỉ số bạn có sẵn để làm việc không phải là đa biến thông thường. Tôi không chắc chắn làm thế nào để tiến hành trong trường hợp đó.

Có một chương được viết rất hay và được trích dẫn bởi Finney & DiStefano (2008) nói về câu hỏi của bạn (bạn có thể xem hầu hết trong số đó trên Google Sách). Tóm lại, tính quy tắc đa biến thường được đánh giá bằng cách sử dụng độ lệch và kurtosis đơn biến, và kurtosis đa biến - các giá trị nhỏ hơn 2, 7 và 3, tương ứng, thường được coi là chấp nhận được, mặc dù khi viết, không có tác phẩm mô phỏng nào được xem xét kỹ lưỡng.

$\chi^2$

$\chi^2$$\chi^2$

lavaanMLM$\chi^2$$\chi^2$$\chi^2$MLRMLMMLRMLRMLMMLM$\chi^2$$\chi^2$

Người giới thiệu

Finney, SJ, & DiStefano, C. (2008). Dữ liệu không bình thường và phân loại trong mô hình phương trình cấu trúc. Trong GR Hancock & RD Mueller (Eds.), Mô hình hóa phương trình cấu trúc: Một khóa học thứ hai (trang 269-314). Thời đại xuất bản thông tin.

Satorra, A., & Bentler, PM (2010). Đảm bảo tính tích cực của thống kê kiểm tra chi bình phương chênh lệch tỷ lệ. Tâm lý học , 75, 243-248.