'N Robuuste alternatiewe beramer vir klein tot matige steekproef SEM: Bias-gekorrigeerde faktor-telling-padanalise.

Verslaafde Behav. 2018 27 Okt. pii: S0306-4603(18)31232-2. doi: 10.1016/j.addbeh.2018.10.032.

Kelcey B1.

Abstract

Strukturele vergelyking modellering met volle inligting maksimum waarskynlikheid skatting is die oorheersende metode om empiries te assesseer komplekse teorieë wat verskeie latente veranderlikes in verslawing navorsing behels. Alhoewel volledige inligtingberamers baie gewenste eienskappe het, insluitend konsekwentheid, is 'n groot beperking in strukturele vergelykingsmodelle dat hulle dikwels beduidende vooroordeel handhaaf wanneer dit in klein tot matige grootte studies geïmplementeer word (bv. minder as 100 of 200). Onlangse literatuur het 'n beperkte inligtingberamer ontwikkel wat ontwerp is om hierdie beperking aan te spreek - konseptueel geïmplementeer deur 'n vooroordeel-gekorrigeerde faktortelling-pad-analise-benadering - wat bewys het dat dit onbevooroordeelde en doeltreffende ramings in klein tot matige steekproefinstellings lewer. Ten spyte van die teoretiese en empiriese meriete daarvan, het literatuur voorgestel dat die metode onderbenut word weens drie primêre redes - die metodes is onbekend aan toegepaste navorsers, daar is 'n gebrek aan praktiese en toeganklike leiding en sagteware beskikbaar vir toegepaste navorsers, en vergelykings met volledige inligting metodes wat in dissipline-spesifieke voorbeelde gegrond is, ontbreek. In hierdie studie omlyn ek hierdie metode deur 'n stap-vir-stap analise van 'n opeenvolgende bemiddelingsgevallestudie wat internetverslawing behels. Ek verskaf voorbeeld R-kode deur die lavaan-pakket te gebruik en data gebaseer op 'n hipotetiese studie van verslawing. Ek ondersoek die verskille tussen die volle en beperkte inligtingberamers binne die voorbeelddata en ondersoek vervolgens die mate waarin hierdie verskille 'n aanduiding is van 'n konsekwente divergensie tussen die beramers deur 'n simulasiestudie te gebruik. Die resultate dui daarop dat die beperkte inligting-beramer beter presteer as die konvensionele volle inligting maksimum waarskynlikheid beramer in klein tot matige steekproefgroottes in terme van vooroordeel, doeltreffendheid en krag.

PMID: 30501990

DOI: 10.1016 / j.addbeh.2018.10.032