Fitting data to model: structural equation modeling diagnosis using two scatter plots.
Fitting data to model: structural equation modeling diagnosis using two scatter plots.
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将数据拟合到模型：使用两个散点图进行结构方程建模诊断。
DOI：
10.1037/a0020140
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发表时间：
2010
影响因子：
7
通讯作者：
Hayashi,Kentaro
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yuan,Ke-Hai;Hayashi,Kentaro
本文介绍了结构方程模型诊断中两种简单的散点图。一个图将结构模型的基于残差的M距离与因子得分的M距离进行对比。它包含关于异常值、好的杠杆观测值、坏的杠杆观测值和正常情况的信息。另一个图将基于残差的M距离与卡方分布的分位数进行对比。它允许研究人员直观地识别潜在离群值的集群。本文进一步研究了潜在离群值在根据图中显示的聚类顺序移除时对整体模型评估的影响。最后对真实的数据分析中如何确定突出数据的异常值提出了建议。还建议选择强大的方法和最大似然离群值删除。
This article introduces two simple scatter plots for model diagnosis in structural equation modeling. One plot contrasts a residual-based M-distance of the structural model with the M-distance for the factor score. It contains information on outliers, good leverage observations, bad leverage observations, and normal cases. The other plot contrasts the residual-based M-distance with the quantile of a chi distribution. It allows the researcher to visually identify clusters of potential outliers. The article further studies the effect of the potential outliers on the overall model evaluation when they are removed according to the order of the clusters exhibited in the plot. Suggestions are provided on determining the outlier status of outstanding cases in real data analysis. Recommendations are also made on the choice of robust methods and maximum likelihood following outlier removal.
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DOI：
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发表时间：
1987
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影响因子：
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通讯作者：
K. Bollen
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E. Ziegel
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