楼主: mingtaosun
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估计效果指标的潜变量的统计值算法-我学到的知识 [推广有奖]

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楼主
mingtaosun 发表于 2010-9-26 23:56:18 |AI写论文

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测量模型有两种:一是古典的测量模型,二是同属性测量模型(结构方程模型默认的测量形势)
一、古典测量理论
观测指标直接加总也是可以的 它遵循古典测量模型的假设,即:
X1=指标+误差1
X2=指标+误差2
X3=指标+ 误差3
古典测量模型假设每个指标测量的真实值是同等的
所以
X=(X1+X2+ X3)+(误差1+误差2+误差3)/3

二、同属性测量模型
另一种测量模型就是同属性测量模型,即:
X1=权重1*指标+误差1
X2=权重2*指标+误差2
X3=权重3*指标+ 误差3
古典测量模型只是同属性测量模型的一个特例,即:权重1=权重2=权重3,所以可以得出,同属性测量模型(结构方程中共同因子得分)更加合理,比指标直接加总更接近真实水平。
但是,不同的样本会影响到潜因子的因子负荷,这样来说同属性测量模型又不如古典测量模型稳定了,最后,这个学术界公认的答案就是:选取效果指标的平均值和所有效果指标的共同因子的得分在传统上(很多国外论文上)都是可以接受的方法
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关键词:潜变量 结构方程模型 结构方程 因子得分 因子负荷 变量 知识 指标 效果 算法

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jiangbinucf 发表于 2010-9-27 02:21:47
选取效果指标的平均值和所有效果指标的共同因子的得分在传统上(很多国外论文上)都是可以接受的方法

藤椅
baizhixin 发表于 2010-9-27 07:56:00
谢谢楼主,学到了不少知识

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