Istotność korelacji polichorycznej w modelach SEM z kategorialnymi zmiennymi obserwowalnymi

• Autorzy: Anna Bartkowiak

Warianty tytułu

Importancy of Using Polichoric Correlation Index in SEM with Categorical Observable Variable

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Zastosowanie macierzy korelacji współczynników Pearsona dla modeli zmiennych ukrytych z kategorialnymi zmiennymi obserwowalnymi może doprowadzić do mylnych wniosków. Stosując korelacje Pearsona, otrzymano wartości parametrów strukturalnych znacznie różniące się od tych otrzymanych przy zastosowaniu korelacji polichorycznej. Ponadto w przypadku zastosowania korelacji Pearsona można wywnioskować, iż nie ma podstaw do nieprzyjęcia poprawności założeń modelu. Natomiast przy zastosowaniu poprawnej korelacji dla tego modelu, czyli korelacji polichorycznej, hipotezę o dobroci dopasowania modelu należy odrzucić, a tym samym należałoby model zweryfikować. (fragment tekstu)

EN

In this article attention was paid to importancy of using polichoric correlation index in structural equations modelling (SEM) for categorical observable variable. There were also linear structural equations models (LISREL) described. Consequences of using Pearson correlation index in LISREL instead of polichoric correlation index were showed in examples. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Modelowanie równań strukturalnych; Badania statystyczne

EN

Structural Equation Modeling; Statistical surveys

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Ekonometria
• Rocznik: 2004
• Tom: 14
• Numer: nr 1021 Zastosowania metod ilościowych
• Strony: 186--196

Twórcy

autor

Anna Bartkowiak

• Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu, doktorantka

Bibliografia

• Bartkowiak A., Analiza struktur ukrytych, http://admin.ae.wroc.pl/admin/visual/pracownik.asp?PID=9173&RID=5.
• Boolen K.A., Structural Equation with Latent Variables, John Wileys Sons, Canada 1989.
• Kukuk M., Analyzing Ordered Categorical Data Derived from Elliptically Symmetric Distributions, Uniwersytet w Tubingen, Tubingen 1998.
• Maydeu-Olivares A., Testing Categorized Bivariate Normality with Two-Stage Polychoryc Correlation Estimates, materiały naukowe Katedry Statystyki Uniwersytetu w Barcelonie, Barcelona 2000.
• Muthen B., Latent Variable Structural Equation Modeling with Categorical Data, "Journal of Econometrics" 1983 vol. 22, s. 43-65.
• Uebersax J., The Tetrachoric and Polichoric Correlation Coefficients, http://ourworld.compuserve.com/homepages/jsuebersax/tetra.htm, 01.2003.
• Uebersax J., Estimating a Latent Trait Model by Factor Analysis of Tetrachoric Correlations, http://ourworld.compuservis.com/homepage/jsuebersax/irt.htm.