评估具有不可观测变量和测量误差的结构方程模型

本文考察了用于分析具有不可观测变量和测量误差的结构方程模型的统计检验方法。常用的卡方检验存在一个缺点，除了众所周知的样本量和检验效能问题外，即当测量特性和构念之间的关系下降时，它可能反而显示假设模型和观测数据之间的对应性提高。此外，与普遍观点相反，即使样本量很大，发生第二类错误的风险仍然可能很大。更甚者，目前的检验方法无法评估模型的解释力。为解决这些问题，作者开发并应用了一套基于结构模型、测量模型和整体模型中共享方差度量的检验系统。