结构方程模型中样本量估计的蒙特卡洛方法

doi:10.3868/j.issn.2095-1566.2016.04.010

伤害医学（电子版）

2016, Vol. 5

Issue (4): 45-49 https://doi.org/10.3868/j.issn.2095-1566.2016.04.010

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结构方程模型中样本量估计的蒙特卡洛方法

安敏

山东临沂大学教育学院，临沂 276000

全文: PDF(3852 KB)

摘要:美国心理学会出版手册第六版强调研究者应在其论文中陈述样本量的确定方法，指出汇报统计功效（Statistical Power）值应当成为研究报告的常规内容。样本量估计对于验证性因子分析尤为重要，过大可能造成不必要的时间与资源的浪费，过小则直接影响研究结果的可信度。本文简单分析了国内近五年来教育心理学科以验证性因子分析为主要研究方法的论文，介绍了常用的几种用于确定验证性因子分析的方法，用实例说明了蒙特卡洛方法的具体应用。

关键词 ：结构方程模型；验证性因子分析；样本量估计；蒙特卡洛分析

出版日期: 2017-01-20

引用本文:

安敏. 结构方程模型中样本量估计的蒙特卡洛方法[J]. 伤害医学（电子版）, 2016, 5(4): 45-49.

链接本文:

https://academic.hep.com.cn/im/CN/Y2016/V5/I4/45

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