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多群組測量衡等性介紹和Mplus操作

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驗證性因素分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)常被作為檢驗量表或測量工具之建構效度。做SEM前大多會要求每個工具的CFA結果。不僅如此,CFA也可能拿來檢驗測量衡等性的有效工具。本文將簡介驗證性因素分析概念,並介紹如何用Mplus 操作。
如同跨組比較一樣,跨時間時也需要考量縱向測量衡等性,在分析縱向數據時考慮 測量衡等性 很重要,因為不具有縱向測量衡等性的量表,對結果的有效性和正確性有所影響。縱向衡等性和多群組衡等性的分析策略相似,但在參數設定有些差異,本文將簡介其概念和和Mplus操作。
題目打包法(Item Parceling)是一種統計學方法,主要用於結構方程模式(SEM)中。打包法的基本思想是將多個觀察指標打包成一個新指標,以提高模型的擬合程度。打包法有很多優點,如提高模型的擬合程度和要求樣本數減少。但也有缺點,如不適合測量模型分析。本文將簡介題目打包法之策略。
本篇介紹Mplus的「結構方程模型(Structural Equation Modelling, SEM)」之語法內容,並透過例題向大家示範如何分析撰寫SEM的語法。本文為新手教學,輸入方式可能不是最有效率,但是比較簡單且不太會犯錯
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如同跨組比較一樣,跨時間時也需要考量縱向測量衡等性,在分析縱向數據時考慮 測量衡等性 很重要,因為不具有縱向測量衡等性的量表,對結果的有效性和正確性有所影響。縱向衡等性和多群組衡等性的分析策略相似,但在參數設定有些差異,本文將簡介其概念和和Mplus操作。
題目打包法(Item Parceling)是一種統計學方法,主要用於結構方程模式(SEM)中。打包法的基本思想是將多個觀察指標打包成一個新指標,以提高模型的擬合程度。打包法有很多優點,如提高模型的擬合程度和要求樣本數減少。但也有缺點,如不適合測量模型分析。本文將簡介題目打包法之策略。
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