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【Knowledge Sharing】SEM Power analysis (no type II error ) Series 2:CB-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 型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。
2 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。
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H0 的显著水平; 近似误差均方根H1 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。
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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