Kiểm định Cơ Bản Trong Mô Hình SEM - Lang Thang Quan Sát

Select a Page Searching... Home » data » Kiểm định cơ bản trong mô hình SEM Kiểm định cơ bản trong mô hình SEM 2:16 AM lang thang quan sát 0 Kiểm định cơ bản trong mô hình SEM - 2.19AM 23/05/2014 Các kiểm định cơ bản được sử dụng để đánh giá mô hình SEM 1. Giá trị Chi- square - Đây là thống kê chi-bình phương: χ2 - Giá trị χ2 thể hiện độ phù hợp của mô hình với dữ liệu được quan sát ( thu thập) - Giả thuyết: Ho: Mô hình phù hợp với dữ liệu quan sát ( đây là giả thuyết được suy ra từ giả thuyết ban đầu về ma trận hiệp phương sai) - Như vậy, bác bỏ Ho => mô hình không phù hợp với dữ liệu, chấp nhận Ho ==> mô hình ước lượng phù hợp với dữ liệu quan sát. - Đây là một tín hiệu rất quan trọng trong đánh giá một mô hình sử dụng SEM. Tuy vậy, giá trị Chi-square bị vi phạm trong một số trường hợp đặc biệt khi không thỏa mãn giả định về phân phối. 2.RMSEA - Root Mean Square Error of Approximation: xem xét giá trị sai số của mô hình (Steiger và Lind (1980)) - Chỉ số đạt giá trị càng thấp càng tốt. - Trong bản hướng dẫn sử dụng Amos khuyến cáo: RMSEA nhỏ hơn hoặc bằng 0.05 là chỉ số tốt phù hợp với bậc tự do của mô hình. 3. Comparative fit index (CFI) Theo Brown (2006): chỉ số CFI đánh giá sự phù hợp trong mô hình với các mối liên hệ đưa ra trong SEM với một mô hình nhiều hạn chế và lồng nhau trong đó các hiệp phương sai giữa các biến đầu vào được đưa về gần giá trị 0 Chỉ số CFI dao động từ 0 đến 1. 0 kém phù hợp, 1 là phù hợp tốt (cao). Chỉ số TLI với ý nghĩa tương tự nhưng khoảng dao động vượt qua 1. Ngoài ra, Hu và Bentler (1999) cung cấp chỉ số để thực hiện đánh giá bao gồm: RMSEA bé hơn hoặc bằng 0.6 và CFI/TLI lớn hơn hoặc bằng 0.95 thì mô hình đó được coi là có độ phù hợp cao. Thọ & Trang (2008) thì TLI, CFI ≥0.9, CMIN/df ≤ 2, RMSEA ≤ 0.08 chứng tỏ mô hình đạt độ phù hợp cao với dữ liệu thị trường. Newer Post Older Post

0 comments:

Post a Comment

Subscribe to: Post Comments (Atom)

Tôi

............................................................... Lẽ ra là lặng thầm, mà vì để đời không đánh đồng ta với đời - Lẽ ra là ngạo khí khôn cùng, mà ngạo khí nào bằng khiêm cung - Lẽ ra là nhớ, là mong, là mơ, là mộng,... - .............................................................. ...“Tịch dương vốn vô tình, không thể lưu giữ lại. Nhưng đến sáng sớm mai, ngươi lại có thể nhìn thấy cảnh bình minh phải không?”... .............................................................. .............................................................. " tại sao em lại yêu anh-- Gã con trai viễn vông và thất bại-- Người ta bảo : có lẽ hắn cũng có chút tài-- mà nhầm lẫn, mà buồn, mà trơ trọi"....LQV .............................................................. .............................................................. Tất cả bài viết trong này đều không đại diện cho ai hay điều gì cả...

Theo Dõi

Được Quan Tâm

  • CÁC VẤN ĐỀ TRONG KIỂM ĐỊNH XỬ LÝ DỮ LIỆU BẢNG CÁC VẤN ĐỀ TRONG KIỂM ĐỊNH XỬ LÝ DỮ LIỆU BẢNG Vấn đề đặt ra tại sao thông thường không nhận thấy các kiểm định nh...
  • CÁC VẤN ĐỀ TRONG KIỂM ĐỊNH XỬ LÝ DỮ LIỆU BẢNG - 2 ( Updating) Trong bài viết này tôi sẽ giới thiệu các công cụ kiểm định dữ liệu bảng: xttest0, xttest1, xttest2, xttest3 cũng như việc sử...
  • Điều thú vị từ lý thuyết lợi thế tuyệt đối và lợi thế so sánh Đây là điều thú vị khi đọc lại cuốn principle of economics của Mankiw. Ngày xưa, sinh viên lại không chú ý tới những điểm ngo...
  • phân tích dữ liệu bảng - phần I Dữ liệu bảng được sử dụng nhiều trong các nghiên cứu gần đây đặc biệt trong kinh tế vi mô khi nghiên cứu về hộ gia đình, doanh nghiệp,... D...
  • Ước lượng dữ liệu bảng với biến công cụ - mô hình biến công cụ (IV)- Phần III Ước lượng dữ liệu bảng với biến công cụ - mô hình biến công cụ (IV)- Phần III Nguồn: Microeconomics using Stata - A. Colin Cameron, Pravin...
Chuonghn90@gmail.com. Powered by Blogger.

Archive

  • ▼  2014 (25)
    • ▼  May (1)
      • Kiểm định cơ bản trong mô hình SEM
 

Từ khóa » Chỉ Số Gfi Là Gì