Süchtigkeitsverhalten 2018 Okt 27. pii: S0306-4603 (18) 31232-2. doi: 10.1016 / j.addbeh.2018.10.032.
Abstrakt
Die Modellierung der Strukturgleichung mit voller Information und maximaler Wahrscheinlichkeitsschätzung ist die vorherrschende Methode zur empirischen Bewertung komplexer Theorien, an denen mehrere latente Variablen in der Suchtforschung beteiligt sind. Obwohl Schätzer für vollständige Informationen viele wünschenswerte Eigenschaften einschließlich Konsistenz aufweisen, besteht eine wesentliche Einschränkung bei Strukturgleichungsmodellen darin, dass sie häufig eine signifikante Tendenz aufrechterhalten, wenn sie in Studien mit kleiner bis mittlerer Größe implementiert werden (z. B. weniger als 100 oder 200). In der neueren Literatur wurde ein begrenzter Informationsschätzer entwickelt, der auf diese Einschränkung abzielt, die konzeptionell durch einen Bias-korrigierten Faktor-Pfadanalyse-Ansatz implementiert wurde und der gezeigt hat, dass er bei kleinen bis mittleren Stichprobeneinstellungen unverzerrte und effiziente Schätzungen liefert. Trotz ihrer theoretischen und empirischen Vorzüge weist die Literatur darauf hin, dass die Methode aus drei Hauptgründen zu wenig genutzt wird - die Methoden sind angewandten Forschern nicht vertraut, es fehlt an praktischen und zugänglichen Anleitungen und Software für angewandte Forscher sowie Vergleiche mit vollständigen Informationen Methoden, die auf disziplinspezifischen Beispielen beruhen, fehlen. In dieser Studie habe ich diese Methode durch eine schrittweise Analyse einer sequentiellen Mediationsfallstudie mit Internetsucht definiert. Ich gebe Beispiel-R-Code unter Verwendung des Lavaan-Pakets und Daten basierend auf einer hypothetischen Suchtstudie. Ich untersuche die Unterschiede zwischen den Schätzern für vollständige und begrenzte Informationen in den Beispieldaten und untersuche anschließend, inwieweit diese Unterschiede auf eine konsistente Divergenz zwischen den Schätzern hindeuten, und zwar mithilfe einer Simulationsstudie. Die Ergebnisse legen nahe, dass der Schätzer für begrenzte Informationen den konventionellen Schätzer für maximale Wahrscheinlichkeit für vollständige Informationen bei kleinen bis moderaten Stichprobengrößen in Bezug auf Verzerrung, Effizienz und Leistung übertrifft.
PMID: 30501990
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