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Enregistrement W4407514557 · doi:10.1080/10705511.2025.2459768

Effect Size Interpretation in Structural Equation Models

2025· article· en· W4407514557 sur OpenAlexaff
David B. Flora, G. Crone, Stephanie M. Bell

Notice bibliographique

RevueStructural Equation Modeling A Multidisciplinary Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural equation modelingInterpretation (philosophy)MathematicsEconometricsStatisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structural equation modeling (SEM) involves many complex statistical issues, but the ultimate purpose is to obtain parameter estimates that answer research questions about the associations among variables. These estimates provide key effect-size information, making it critical to report and interpret them well. Although there are many resources on effect-size reporting, none focus on SEM. Furthermore, reporting standards for SEM neglect the connection between parameter estimates and effect sizes and provide little interpretational guidance. Thus, this paper provides an overview of effect-size reporting and interpretation within SEM. After defining the effect-size concept broadly, we explain how effect sizes are represented in three common types of SEM: path analysis, confirmatory factor analysis, and structural regression models. Then, based on a brief literature review, we discuss the need for higher-quality effect-size interpretation in studies reporting SEM results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,307
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,707
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,855

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3070,707
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,007
Bibliométrie0,0120,013
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,378 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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