作者查詢 / mrangel
作者 mrangel 在 PTT [ Statistics ] 看板的留言(推文), 共23則
限定看板:Statistics
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2F推:假設7題 先加總7題得分 再將分數前27%跟後73%分別高低分08/15 22:15
3F→:如果被問27跟73怎麼來 就要去找paper支撐了08/15 22:17
2F推:基本上在同個架構內探討 彼此就要存在一定程度的相關性08/15 22:45
3F→:如果跑完發現DV1跟DV2之間相關係數過高 光是這個就很有可08/15 22:46
4F→:能存在共線性的問題了 另一方面 如果文獻推導中沒發現DV彼08/15 22:47
5F→:此沒人說過有相關 而你跑完發現有相關 這又更是學術貢獻的08/15 22:49
6F→:的重要意義了 所以當然有它的存在意義(真繞舌)08/15 22:50
1F推:做到這個步驟時 都是已經完成各潛在變項的CFA了(不論1 2階08/15 22:21
2F→:所以直接將所有潛在變項拉相關 檢驗潛在變項之間的相關會08/15 22:22
3F→:不會過高 如果LV相關過高 就要注意是否LV之間存在共線問題08/15 22:23
4F→:在這個階段 重點在於相關係數 比loading及model fit重要08/15 22:26
5F→:ps上面的LV=latent variable 潛在變項的縮寫…08/15 22:53
2F→:bootstrap文獻說至少1000次 信心水準95%下 p<.05就顯著了08/15 22:28
1F→:抱歉,rmsea是<.0507/06 17:11
3F→:感謝S大 目前打算是將兩個構面合併跑一階CFA試試07/06 19:17
1F→:KMO>.7,球形檢定顯著 就適合因素分析了07/06 16:43
2F→:至於萃取的部份 指定抽取因素數量 是有強迫分類的意味07/06 16:45
3F→:有考慮選「特徵值大於1」的分式嗎? 再來loading小於.5的題07/06 16:46
4F→:項建議刪除 最後 效度也能用相關分析來建立「區別效度」07/06 16:48
1F→:δ應該是指標準化殘差 1-λ^2 or 1-smc的值就是了07/06 16:28
2F→:F值的顯著是用來看"迴歸式"是否成立 t值的顯著則是用來看07/06 16:50
3F→:自變項對依變項的是否有"顯著"影響 beta則是影響程度07/06 16:52
1F推:在架構圖左邊那排 上面有2個直立長方形的圖 點右邊就有了07/09 03:22
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