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CB-SEM的模型适配的统计检定力

已有 802 次阅读 2022-2-16 08:02 |个人分类:结构方程模型|系统分类:科研笔记

Knowledge SharingSEM Power analysis (no type II error ) Series 2CB-SEM的模型适配的统计检定力

Wen-Lung Shiau (萧文龙) & Hao Chen (陈豪)

檢定力分析(power analysis)在虛無假設顯著性檢定(Null Hypothesis Significant Test, NHST)中,扮演著極重要的角色,用來避免 II錯誤,以達到顯著檢定的結果有多大概率是正確的(Cohen, 1969,1988),常用的结构方程模型的檢定力分析有4種,1. PLS-SEM路径系数统计检定力, 2. CB-SEM的模型适配的统计检定力, 3. CB-SEM验证性因素分析(CFA)统计检定力,4. CB-SEM路径系数统计检定力。我們分別介紹。

 

基于共變數(协方差)的结构方程模型(CB-SEM)统计检定力(功效)分析

2a CB-SEM的模型适配的统计检定力

我们的目的是分析CB-SEM的模型适配的统计检定力(功效)

第一步:研究模型l

以我们的论文Shiau et al. (2021) 中的研究模型作为例子,如下图所示。需要在Amos软件中建立该研究模型。

proposed model

第二步:输入参数

有两种方法分析CB-SEM研究模型的模型适配的统计检定力:基于卡方的统计检定力和基于近似误差均方根的统计检定力。两种方法要以下参数来运行R程序。

(1) 基于卡方的统计检定力为了分析基于卡方的统计检定力我们需要以下参数构面之间的路径系数外生变量之间的协方差(共變異數); 所有构面的方差(變異數); 额外参数样本量自由度显著性水平α

(2) 基于近似误差均方根的统计检定力为了分析基于近似误差均方根的统计检定力我们需要以下参数:近似误差均方根H的显著水平近似误差均方根H的显著水平自由度显著性水平α

第三步: R程序

请运行R程序 “2aModel Fit Power Analysis”

第四步:输出结果

基于卡方的模型适配统计检定力为0.949 如左下图所示。基于近似误差均方根的统计检定力为 1 如右下图所示。


1.png2.png1.png

 


参考文献:

Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Erlbaum.

Cohen, J. (1992). A Power Primer. Psychological Bulletin, 112(1), 155-159.

Jak, S., Jorgensen, T.D., Verdam, M.G.E. et al. (2021). Analytical power calculations for structural equation modeling: A tutorial and Shiny app. Behavior Research Methods, Vol. 53, pp. 1385-1406.

Shiau, W.-L., Chen, H., Chen, K., Liu, Y.-H., and Tan, F. T. C.(2021). A Cross-Cultural Perspective on the Blended Service Quality for Ride-Sharing Continuance. Journal of Global Information Management(JGIM, SSCI), Vol. 29 No. 6, Article 2, pp. 1-25.

 




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