关于在结构性调查中基于与自由和固定的因子负载的四角相对关系的缺失数据的建模
Karl Schweizer1, Andreas Gold1, Dorothea Krampen1
1Goethe University Frankfurt, Germany.
使用隐性变量建模缺少的数据,可以在使用四角相对关系时改进确认因子分析 (CFA). 对于分析不完整数据集的准确结果,建议使用固定因素负载.
科学领域:
- 心理测量 心理测量 心理测量
- 统计建模 统计建模
- 数据分析 数据分析
背景情况:
- 在统计分析中缺少数据可能会导致结果偏差.
- 确认因素分析 (CFA) 是检查潜在结构的常用技术.
- 建模缺失数据方法使用一个潜在变量来解释缺失.
研究的目的:
- 为了扩展模拟缺失数据的方法,以利用四度相对关系作为输入.
- 调查CFA模型中自由和固定因子负载之间的切换对缺少数据的影响.
- 为了评估CFA模型的性能,有和没有缺失的数据隐藏变量.
主要方法:
- 使用确认因素分析 (CFA) 进行了一项模拟研究.
- 对比了带有和没有缺失数据隐性变量的模型.
- 作为输入,使用了四重相对关系,数据集大小的变化和缺失的数据量.
- 根平均平方误差近似 (RMSEA) 和比较合适指数 (CFI) 用于模型合适性评估.
主要成果:
- 另外一个缺失的数据隐性变量有助于恢复模型合适时使用四度相对关系.
- 比较适应指数 (CFI) 倾向于高估模型的适应性.
- 结果与使用固定因子负载时缺少数据假设的建模保持一致.
- 观察到其他条件的部分协议,表明对模型规格的敏感性.
结论:
- 使用隐性变量建模缺失数据是有效的,当使用四度相对应关系.
- 对于CFA中模拟缺失数据方法,建议使用固定因子负载.
- 在处理心理测量分析中缺少数据时,仔细考虑模型规范至关重要.
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