ABSTRACT ABSTRACT
结构方程建模(SEM)是一种常用统计技术,用于多变量数据关系研究不幸的是,当样本小时,可能会产生数个问题。一些问题与点估计相关,而另一些问题则与小样本推理相关。本章包含点估计的若干潜在解决办法,包括受限概率估计、基于模型隐含工具变量的方法、双步估计和系数评分回归本章还简要讨论推理,包括几处对奇平方测试统计校正、局部适配统计以及提高标准差错质量和置信区间的建议
结构方程建模(SEM)是一种常用统计技术,用于多变量数据关系研究不幸的是,当样本小时,可能会产生数个问题。一些问题与点估计相关,而另一些问题则与小样本推理相关。本章包含点估计的若干潜在解决办法,包括受限概率估计、基于模型隐含工具变量的方法、双步估计和系数评分回归本章还简要讨论推理,包括几处对奇平方测试统计校正、局部适配统计以及提高标准差错质量和置信区间的建议
