Parameter uncertainty in structural equation models: Confidence sets and fungible estimates.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Current concerns regarding the dependability of psychological findings call for methodological developments to provide additional evidence in support of scientific conclusions. This article highlights the value and importance of two distinct kinds of parameter uncertainty, which are quantified by confidence sets (CSs) and fungible parameter estimates (FPEs; Lee, MacCallum, & Browne, 2017); both provide essential information regarding the defensibility of scientific findings. Using the structural equation model, we introduce a general perturbation framework based on the likelihood function that unifies CSs and FPEs and sheds new light on the conceptual distinctions between them. A targeted illustration is then presented to demonstrate the factors which differentially influence CSs and FPEs, further highlighting their theoretical differences. With 3 empirical examples on initiating a conversation with a stranger (Bagozzi & Warshaw, 1988), posttraumatic growth of caregivers in the context of pediatric palliative care (Cadell et al., 2014), and the direct and indirect effects of spirituality on thriving among youth (Dowling, Gestsdottir, Anderson, von Eye, & Lerner, 2004), we illustrate how CSs and FPEs provide unique information which lead to better informed scientific conclusions. Finally, we discuss the importance of considering information afforded by CSs and FPEs in strengthening the basis of interpreting statistical results in substantive research, conclude with future research directions, and provide example OpenMx code for the computation of CSs and FPEs. (PsycINFO Database Record (c) 2018 APA, all rights reserved).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle