为什么我们需要放弃对合适度指数的固定截止值:一个广泛的模拟和可能的解决方案
Katharina Groskurth1,2, Matthias Bluemke3,4, Clemens M Lechner3
1GESIS - Leibniz Institute for the Social Sciences, Mannheim, Germany. katharina.groskurth@gmx.de.
在确认因素分析中,适合性指数的固定截止值是不可靠的. 研究人员应该放弃这种做法,为准确的模型合适性评估采用量身定制的切割线.
科学领域:
- 心理测量 心理测量 心理测量
- 统计建模 统计建模
背景情况:
- 确认因素分析 (CFA) 依赖于合适度指数 (GOFs) 来评估模型的合适性.
- 研究人员通常使用固定的截止值对GOFs,尽管警告他们的有效性有限.
- 尽管有证据表明GOF的灵敏度随模拟参数而变化,但这种做法仍然存在.
研究的目的:
- 批判性地评估在CFA中对GOF的固定截止值的广泛使用.
- 调查GOF对各种模型错误规范和数据特征的敏感性.
- 提出和审查评估模型合适性的替代策略,强调依赖上下文的方法.
主要方法:
- 进行了一项广泛的模拟研究,检查GOF对因子维度,交叉负载,估计器类型,样本大小和因子相关性的敏感性.
- 包括所有先前识别的有影响力的特征,并探索新的特征,如因子相关性大小.
- 审查了超出固定截止值的GOF评估的现有和新方法.
主要成果:
- 确认已知对国营养殖场的影响,并确定以前未知的或被低估的因素.
- 证明因子相关性大小显著减轻了其他特征对GOF的影响.
- 强调了GOF指数表现的上下文依赖性.
结论:
- 在CFA中对GOF的固定截止值并不普遍适用,应该放弃.
- 量身定制或"动态"的切断,根据特定的建模环境进行调整,提供了更可靠的方法.
- 该研究提供了实用工具,包括表格和回归公式,以帮助确定特定背景的切线.
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