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引文資料
題名:
驗證性因素模式加權最小平方法之小樣本估計特性分析
書刊名:
教育與心理研究
作者:
蔡坤宏
出版日期:
1995
卷期:
18
頁次:
頁1-17
主題關鍵詞:
驗證性因素分析
;
加權最小平方法
;
小樣本
;
估計
;
CFA
原始連結:
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3
) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:
3
共同引用:0
點閱:70
以往研究樣本大小對驗證性因素模式估計的影響皆集中於最大概似估計法(ML) ,而對加權最小平方法( WLS )的影響並不清楚。實證上亦見到小樣本時 WLS 的使用,但 卻缺乏明確的參考依據。是以,本文主要目的即在探討驗證性因素分析模式中,WLS 在小樣 本下的估計特性。因解析上的困難,本文以 Monte Carlo 模擬的方式進行探討。 根據模擬結果發現: 雖然 WLS 並不會因其估計的有效特性而在參數上產生偏高的錯誤評估 ,但是 WLS 的估計並不精確,且隨樣本數的減少更為明顯。 這種現象對兩個不同的模式設 定而言,皆一致。而且,在模式評估上,WLS 理論上,亦顯然地較易產生較高的錯誤評估。 對實證研究而言,這些發現有著重要的涵意; 理論上,儘管 WLS 估計有著分佈自由的優點 。但實務上,樣本大小在 200 (含)以下時,WLS 並不是一個良好的估計方法。
以文找文
The purpose of the paper is to investigate the performance of method of estimation, WLS, under small sample sizes. In this investigation we use Monte Carlo simulation to generate pseudo data under factorial design given different specified CFA models. Results show that the parameter estimation of WLS is not precise enough. The smaller the sample sizes are, the less precise the estimation is. Moreover, in the model evaluation WLS is prone to resulting in type I error. These findings enrich the understanding of the small sample properties of WLS on CFA model. Furthermore, for the empirical study, they imply that researchers had better not choose WLS to estimate CFA model when the sample sizes are fewer than 200.
以文找文
期刊論文
1.
Browne, M. W.(1974)。Generalized least squares estimators in the analysis of covariance structures。South African Statistical Journal,8,1-24。
2.
Joreskog, K. G.(1970)。A general method for analysis of covariance structures。Biometrika,57,239-251。
3.
Anderson, J. C.、Gerbing, D. W.(1984)。The effect of sampling error on convergence, improper solutions, and goodness-of-fit indices for maximum likelihood confirmatory factory analysis。Psychometrika,49,155-173。
4.
Joreskog, K. G.(1969)。A general approach to confirmatory maximum likelihood factor analysis。Psychometrika,34,183-202。
5.
Babakus, E.、Joreskog, K. G.、Ferguson, C. E.(1987)。The Sensitivity of Confirmatory Maximum Likelihood Factor Analysis to Violations of Measurement Scale and Distributional Assumptions。Journal of Marketing Research,24,222-228。
6.
Boomsma, A.(1985)。Noncovergence, improper solutions, and starting values in LISREL maximum likelihood estimation。Psychometrika,50,229-242。
7.
Browne, M. W.(1984)。Asymptotic distribution free methods in analysis of covariance structures。British Journal of Mathematical and Statistical Psychology,37,62-83。
8.
Ceduck, R.、Browne, M. W.(1983)。Cross-validation of covariance structure。Multivariate Behavioral Research,18,147-167。
9.
Jennrich, R. I.、Lee, S. Y.(1979)。A study of algorithms for covariance structure analysis with specific comparisons using factor analysis。Psychometrika,44,99-113。
10.
Marsh, H. W.、Balla, J. R.、McDonald, R. P.(1988)。Goodness-of-fit indexes in confirmatory factor analysis: the effect of sample sizes。Psychological Bulletin,103,391-410。
11.
Rigdon, E. E.、Ferguson, C. E. Jr.(1991)。The performance of the polychoric correlation coefficient and selected fitting functions in confirmatory factoranalysis with ordinal data。Journal of Marketing Research,28,491-497。
學位論文
1.
陳正昌(1991)。臺灣地區教育發展、社會變遷與犯罪問題研究(碩士論文)。國立政治大學。
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圖書
1.
Long, J. Scott(1983)。Covariance structural models: An introduction to LISREL。Sage Publications。
2.
Boomsma, A.(1982)。On the robustness of LISREL against small sample size and non-normality。Amsterdam:Sociometric Research Foundation。
3.
Muthen, B. O.(1988)。LISCOMP: Analysis of linear structural equations with a comprehensive measurement model。Mooresville, NC:Scientific Software, Inc.。
4.
Bollen, K. A.(1989)。Structural Equations with Latent Variables。New York, NY:John Wiley & Sons。
單篇論文
1.
王健全,陳厚銘(1994)。促進產業升級條例研究發展之投資抵減效果評析。
延伸查詢
2.
蔡坤宏(1994)。LISREL三種估計方法相對估計特性之模擬分析。
延伸查詢
圖書論文
1.
Browne, M. W.(1982)。Covariance structures。Topics in multivariate analysis。Cambridge:Cambridge University Press。
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