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DOI：
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发表时间：
2018-08
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
D. Steger;U. Schroeders;O. Wilhelm
中科院分区：
文献类型：
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作者：
D. Steger;U. Schroeders;O. Wilhelm
利用矩阵代数将多特征多方法（MTMM）显式变量的协方差分解为模型中的参数。特质方法单位Ytm的协方差矩阵，显式变量）是二阶中心矩YtmY ′ tm的期望值，并产生协方差结构模型，Σ t = Λt <$t <$t + Λm <$m <$m + Θ我们也可以用传统的因子分析方法表示协方差结构模型，
Using matrix algebra, we can decompose the covariances of multitrait-multimethod (MTMM) manifest variables into the parameters in the model. The covariance matrix, Σ, for the trait-method units, Ytm (i.e., the manifest variables) is the expected value of the second central moment YtmY ′ tm, and gives rise to the covariance structure model, Σ = ΛtΨtΛt + ΛmΨmΛm + Θ We can also express the covariance structure model in a traditional factor analytic way,