안녕하세요 꿍꾸룽입니다. 연구를 하면서, 통계의 중요성이 수면위로 다시 떠올라서, ㅎㅎ 복습하려고 구조방정식 공부 중이에요. 모형을 평가하는 방법으로 유일한 통계적 검정은 카이스퀘어 검정. - 한계점이 있음. (대표적인 것은, 표본크기에 영향을 받는 다는 것) - 모형에 대한 평가가 좋다/ 나쁘다 이분법적. 근사적인 적합도 지수 . 한계들로 인해 모형의 적합도를 평가하기 위한 많은 방법이 제안 됨. 1. 증분 적합도 지수 incremental fit index - baseline model 기저모형, 독립/영모형에 비해 연구자 모형이 얼마나 더 향성되었는 지 나타냄. %로 표현. 주로 0-1사이로 움직임. 아닌 것도 있음. - 기저모형 : 일반적으로, 경로모형에서의 기저모형은 starting 모델인데, ..

안녕하세요 꿍꾸룽입니다. 연구를 하면서, 통계의 중요성이 수면위로 다시 떠올라서, ㅎㅎ 복습하려고 구조방정식 공부 중이에요. mplus이용하기 모형 판별 결정 관련 t 규칙 ( t rule) . 필요조건 (이거 하나만으로 충분하지 않음) : 추정하고자 하는 모수 개수 t, 자료의 공분산 행렬이 가지고 있는 독립적 정보의 개수 i 에 의해 제한 받음. 이는 자유도 : df = i - t . df 는 >= 0 . . 모형 추정 가능하기 위해서는 자유도 0이거나 (완전판별), 양수 (과대판별) 이어야 함. null b 규칙(베타) . 충분조건 : 내생변수끼리의 회귀계수 (경로)가 존재하지 않음. but 만족 시키지 못한다고해서 판별이 안되는 건 아님. 충분조건이니까. 재귀규칙 . 재귀모형은 언제나 추정 가능한..