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研究生:邱才恬
研究生(外文):Tsai-tien Chiu
論文名稱:觀測變項含平均值SEM模式之模擬研究
指導教授:楊志堅楊志堅引用關係
指導教授(外文):Chih-Chien Yang
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺中教育大學
系所名稱:教育測驗統計研究所
學門:教育學門
學類:教育測驗評量學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:41
中文關鍵詞:平均數結構因素恆等性
外文關鍵詞:Mean structureFactorial invariance
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在多組群驗證性因素分析中,對於平均數的分析,常是研究所關注的議題。例如,若是在一般的共變數結構分析中,研究者欲探討不同族群間所表現的平均數情形,也須使用到平均數結構分析。本研究將探討,多組群平均數結構的驗證性因素分析中,ML估算法(Maximum likelihood method)與WLS估算法(Weight least square estimation)之估算情形,遂採模擬方式(蒙地卡羅法)進行,將實驗模型設定為一個潛藏因子與六個觀測變項,且符合因素恆等性,並將組群數設定為兩個組群,利用4種不同截距差與10種樣本數,產生40種情境,來檢測估算法之穩定性及適用性的模擬研究。
研究主要結果如下:
1. 對ML估算法與WLS估算法來說,觀測變項截距的改變並不會對模式的選取與參數的估算造成影響。
2. 在固定樣本數的情況下,ML估算法在小樣本(100到300)中的表現較WLS估算法來得好,但是在大樣本(300以上)的情況下,二種估算法皆十分相近。
3. 在本研究所假設之模式下,不論是使用ML估算法會是WLS估算法,皆會有不錯的表現。
The analysis of mean structure in the multigroup confirmatory factor analysis has usually been the significant issue for studies. For example, if there is interest in modeling whether verbal abilities are increasing across time, an analysis of means is an essential modeling component. The Monte Carlo method is used for simulation in this study and let the model include three factors and six observed variables. Depending on sample size and intercepts, we focus on the comparison between ML and WLS methods with model fit index, mean square error, and 95% C. I. coverage.
According to this research, the major findings included:
1. The change of observed intercepts made no influences for model selection and parameter estimation.
2. When the sample size is fixed, ML method seems better than WLS method in small sample, but their performance are similar in large sample.
3. Either ML method or WLS method would have acceptable performance under the model design of this study.
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與研究動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 名詞定義 3
壹、平均數結構 3
貳、因素恆等性 4
第二章 文獻探討 7
第三章 研究方法 12
第一節 研究工具 13
壹、ML估算法 13
貳、WLS估算法 14
参、蒙地卡羅研究法 15
第二節 研究設計 16
壹、研究流程 16
貳、實驗設計 18
第四章 研究結果 21
第一節 模式適配的結果 21
第二節 參數估計的結果 24
第五章 結論與建議 31
第一節 研究結論 31
第二節 研究限制 32
第三節 研究建議 32
參考文獻 33
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Browne, M. W. (1987). Robustness of statistical inference in factor analysis and related models. Biometrica, 74, 375-384.
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Yuan, K. H., & Bentler, P. M. (1997). Improvimg parameter tests in covariance structure analysis. Computational Statistics & Data Analysis, 26, 177-198.


中文部份
楊志堅、邱才恬 (2005)。潛藏變數含平均值模式之適配度檢定模擬研究。2005 年第二屆統計方法學學術研討會,輔仁大學。
邱才恬、楊志堅 (2005)。Simulation Studies on Evaluating Models of Latent Variables with Constrained Means。台灣心理學會第44屆年會,中原大學。
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