结构方程建模的小样本解

结构方程模型(SEM)是一种广泛应用于研究多元数据关系的统计技术。不幸的是，当样本量很小时，可能会出现几个问题。一些问题与点估计有关，而另一些问题与小样本推理有关。本章包含了点估计的几种潜在解决方案，包括惩罚似然估计，一种基于模型隐含工具变量的方法，两步估计和因子得分回归。本章还包含了对推理的简要讨论，包括对卡方检验统计量、局部拟合统计量的几个修正，以及一些提高标准误差和置信区间质量的建议。