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SEM Power analysis (no type II error ) Series 4: CB-SEM路径系数统计检定力
Wen-Lung Shiau (萧文龙) & Hao Chen (陈豪)
檢定力分析(power analysis)在虛無假設顯著性檢定(Null Hypothesis Significant Test, NHST)中,扮演著極重要的角色,用來避免 型II錯誤,以達到顯著檢定的結果有多大概率是正確的(Cohen, 1969,1988),常用的结构方程模型的檢定力分析有4種: 1. PLS-SEM路径系数统计检定力, 2. CB-SEM的模型适配的统计检定力, 3. CB-SEM验证性因素分析(CFA)统计检定力,4. CB-SEM路径系数统计检定力。我們分別介紹
2 基于共變數(协方差)的结构方程模型(CB-SEM)统计检定力(功效)分析
2c. CB-SEM路径系数统计检定力(功效)分析
我们的目的是分析CB-SEM研究模型的结构模型的统计检定力。
第一步:研究模型
以我们的论文Shiau et al. (2021) 中的研究模型作为例子,如下图所示。需要在Amos软件中建立该研究模型的结构模型。
第二步:输入参数
为了分析统计检定力, 我们需要以下参数来运行R程序: 所有测量题项的因子载荷量; 所有题项的测量误差方差(變異數); 构面之间的路径系数; 所有构面的方差(變異數); 样本量; 显著性水平α
第三步: R程序
请运行R程序 “2cPath Coefficient Power Analysis”
第四步:输出结果
CB-SEM结构模型中,F7(Satisfaction) 和F1(Platform assurance)之间的路径系数统计检定力是0.998816 如下图所示。另外,我们可以通过设定不同的路径系数为0来获得对应路径系数的统计检定力。
参考文献:
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Erlbaum.
Cohen, J. (1992). A Power Primer. Psychological Bulletin, 112(1), 155-159.
鄭中平(2015).結構方程模型徑路係數的檢定力分析.人力資源管理學報,第15卷第3期, 75-96頁 Shiau, W.-L., Chen, H., Chen, K., Liu, Y.-H., and Tan, F. T. C.(2021). A Cross-Cultural Perspective on the Blended Service Quality for Ride-Sharing Continuance. Journal of Global Information Management(JGIM, SSCI), Vol. 29 No. 6, Article 2, pp. 1-25.
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