当结构假设和分布假设不满足时的验证性因子分析:稳健极大似然估计和贝叶斯估计的比较研究（英文）

发布时间：2017-10-16 07:20

本文关键词：当结构假设和分布假设不满足时的验证性因子分析:稳健极大似然估计和贝叶斯估计的比较研究（英文）

【摘要】：结构方程模型已被广泛应用于心理学、教育学、以及社会科学领域的统计分析中。结构方程模型分析中最常用的估计方法是基于正态分布的估计量,比如极大似然估计法。这些方法需要满足两个假设。第一,理论模型必须正确地反映变量与变量之间的关系,称为结构假设。第二,数据必须符合多元正态分布,称为分布假设。如果这些假设不满足,基于正态分布的估计量就有可能导致不正确的卡方指数、不正确的拟合度、以及有偏差的参数估计和参数估计的标准误。在实际应用中,几乎所有的理论模型都不能准确地解释变量与变量之间的关系,数据也常常呈非多元正态分布。为此,一些新的估计方法得以发展。这些方法要么在理论上不要求数据呈多元正态分布,要么对因数据呈非正态分布而导致的不正确结果进行纠正。当前较为流行的两种方法是稳健极大似然估计和贝叶斯估计。稳健极大似然估计是应用Satorra and Bentler(1994)的方法对不正确的卡方指数和参数估计的标准误进行调整,而参数估计和用极大似然方法得出的完全等同。贝叶斯估计方法则是基于贝叶斯定理,其要点是:参数的后验分布是由参数的先验分布和数据似然值相乘而得来。后验分布常用马尔科夫蒙特卡洛算法来进行模拟。对于稳健极大似然估计和贝叶斯估计这两种方法之间的优劣比较,先前的研究只局限于理论模型是正确的情境。而本研究则着重于理论模型是错误的情境,同时也考虑到数据呈非正态分布的情境。本研究所采用的模型是验证性因子模型,数据全部由计算机模拟而来。数据的生成取决于三个因素:8类因子结构,3种变量分布,和3组样本量。这三个因素产生72个模拟条件(72=8x3x3)。每个模拟条件下生成2000个数据组,每个数据组都拟合两个模型,一个是正确模型、一个是错误模型。每个模型都用两种估计方法来拟合:稳健极大似然估计法和贝叶斯估计方法。贝叶斯估计方法中所使用的先验分布是无信息先验分布。结果分析主要着重于模型拒绝率、拟合度、参数估计、和参数估计的标准误。研究的结果表明:在样本量充足的情况下,两种方法得出的参数估计非常相似。当数据呈非正态分布时,贝叶斯估计法比稳健极大似然估计法更好地拒绝错误模型。但是,当样本量不足且数据呈正态分布时,贝叶斯估计在拒绝错误模型和参数估计上几乎没有优势,甚至在一些条件下,比稳健极大似然法要差。
【作者单位】：美国阿肯色大学;美国佛罗里达州立大学;
【关键词】： 验证性因素分析 极大似然估计 贝叶斯估计
【分类号】：B841.2
【正文快照】： Structural equation modeling(SEM)has becomemisspecified and produces model-data misfit.For normal-increasingly popular in psychological research.It allowstheory-based estimators such as maximum likelihoodresearchers to investigate complex relationships a

【相似文献】

中国硕士学位论文全文数据库前10条

1 王韬;基于贝叶斯网络的###动车组牵引传动系统可靠性分析[D];西南交通大学;2015年

2 胡斌;基于压缩感知的DOA估计[D];哈尔滨工业大学;2015年

3 周名锋;基于MCMC的进展多状态模型的贝叶斯估计[D];大连理工大学;2015年

4 张博;基于贝叶斯压缩感知理论与技术研究[D];电子科技大学;2015年

5 卢丽;基于非参数检验和贝叶斯估计的TWA检测算法研究[D];东北大学;2013年

6 袁德璋;基于贝叶斯网络人体摔倒预测的研究[D];哈尔滨工业大学;2014年

7 段仁青;基于递归算法的贝叶斯网络结构学习[D];西安电子科技大学;2014年

8 崔欢欢;基于量子贝叶斯网络的电力变压器故障诊断方法研究[D];华北电力大学;2015年

9 杨帆;广义Logistic模型的贝叶斯参数估计[D];吉林大学;2016年

10 李小华;结构参数识别的贝叶斯估计方法及应用研究[D];中国地震局工程力学研究所;2009年