Exploring the Sensitivity of Horn's Parallel Analysis to the Distributional Form of Random Data.
Exploring the Sensitivity of Horn's Parallel Analysis to the Distributional Form of Random Data.
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DOI：
10.1080/00273170902938969
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发表时间：
2009-05
影响因子：
3.8
通讯作者：
Dinno A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dinno A
Horn的平行分析(PA)是文献中关于确定保留多少成分/因素的经验方法的共识方法。不同的作者提出了不同的PA实现方案。Horn的开创性的1965年的文章，Thompson和Daniel 1996年的文章，以及Hayton等人2004年的文章，都断言了在PA中使用的随机数据的必要分布形式。使用现成的软件通过改变每个PA中的分布来测试PA的结果是否对文献中关于全国共病调查复制的一部分的模拟数据的等级、正态、均值、方差和范围的几个分布处方敏感。PA的结果不受分布假设的影响。结论是，对于模拟数据，在计算上最简单的分布假设下，可以可靠地进行PA。
Horn’s parallel analysis (PA) is the method of consensus in the literature on empirical methods for deciding how many components/factors to retain. Different authors have proposed various implementations of PA. Horn’s seminal 1965 article, a 1996 article by Thompson and Daniel, and a 2004 article by Hayton et al., all make assertions about the requisite distributional forms of the random data generated for use in PA. Readily available software is used to test whether the results of PA are sensitive to several distributional prescriptions in the literature regarding the rank, normality, mean, variance, and range of simulated data on a portion of the National Comorbidity Survey Replication by varying the distributions in each PA. The results of PA were found not to vary by distributional assumption. The conclusion is that PA may be reliably performed with the computationally simplest distributional assumptions about the simulated data.
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影响因子：
1.8
作者：
Peres-Neto, PR;Jackson, DA;Somers, KM
通讯作者：
Somers, KM
影响因子：
2.7
作者：
LAMBERT, ZV;WILDT, AR;DURAND, RM
通讯作者：
DURAND, RM
DOI：
10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x
发表时间：
1995-01-01
影响因子：
5.8
作者：
BENJAMINI, Y;HOCHBERG, Y
通讯作者：
HOCHBERG, Y
影响因子：
6
作者：
BROWN, A
通讯作者：
BROWN, A
影响因子：
3.8
作者：
Keeling, KB
通讯作者：
Keeling, KB