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R语言 semTools包 measurementInvariance()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-30 00:45:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
measurementInvariance(semTools)
measurementInvariance()所属R语言包:semTools

                                         Measurement Invariance Tests
                                         测量不变性的测试:

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Testing measurement invariance across groups using a typical sequence of model comparison tests.
测试使用的一个典型序列模型的对比测试,各组的测量不变性。


用法----------Usage----------


measurementInvariance(..., strict = FALSE, quiet = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数:...
The same arguments as for any lavaan model. See cfa for more information.
相同的参数,的任何lavaan模型。见cfa更多信息。


参数:strict
If TRUE, the sequence requires "strict" invariance. See details for more information.
如果TRUE,的顺序要求“严格”的不变性。请参阅更多信息。


参数:quiet
If TRUE, a summary is printed out containing an overview of the different models that are fitted, together with some model comparison tests.
如果TRUE,总结打印出来,其中载有都配车型的不同,再加上一些模型的对比测试。


Details

详细信息----------Details----------

If strict = FALSE, the following four models are tested in order:
如果strict = FALSE,在以下4个型号进行测试顺序为:

Model 1: configural invariance. The same factor structure is imposed on all groups.
模式1:构形的不变性。对所有群体施加相同的因素结构。

Model 2: weak invariance. The factor loadings are constrained to be equal across groups.
模式2:弱不变性。因子载荷限制,各组间是平等的。

Model 3: strong invariance. The factor loadings and intercepts are constrained to be equal across groups.
模式3:强大的不变性。制约的因素负荷量和拦截,各组间是平等的。

Model 4: The factor loadings, intercepts and means are constrained to be equal across groups.
模式4:制约的因素负荷量,拦截和手段,是平等的,各组。

Each time a more restricted model is fitted, a chi-square difference test is reported, comparing the current model with the previous one, and comparing the current model to the baseline model (Model 1). In addition, the difference in cfi is also reported (delta.cfi).
每次一个更严格的模型拟合的卡方的差异测试报告,目前的模式比较与前一,目前的模式比较基准模型(模式1)。此外,在CFI的差异也报道(delta.cfi)。

If strict = TRUE, the following five models are tested in order:
如果strict = TRUE,以下五个型号的测试,以:

Model 1: configural invariance. The same factor structure is imposed on all groups.
模式1:构形的不变性。对所有群体施加相同的因素结构。

Model 2: weak invariance. The factor loadings are constrained to be equal across groups.
模式2:弱不变性。因子载荷限制,各组间是平等的。

Model 3: strong invariance. The factor loadings and intercepts are constrained to be equal across groups.
模式3:强大的不变性。制约的因素负荷量和拦截,各组间是平等的。

Model 4: strict invariance. The factor loadings, intercepts and residual variances are constrained to be equal across groups.
模式4:严格的不变性。的制约因素负荷量,拦截和剩余的差异,各组间是平等的。

Model 5: The factor loadings, intercepts, residual variances and means are constrained to be equal across groups.
模式5的因子载荷,拦截,剩余的差异和手段的约束,各组间是平等的。

Note that if the chi-square test statistic is scaled (eg. a Satorra-Bentler or Yuan-Bentler test statistic), a special version of the chi-square difference test is used as described in http://www.statmodel.com/chidiff.shtml
请注意,如果卡方检验统计量的比例(例如,一个Satorra特勒或元特勒测试统计),卡方差异测试的一个特殊版本所描述的http://www.statmodel.com / chidiff.shtml


值----------Value----------

Invisibly, all model fits in the sequence are returned as a list.
不可见的,作为一个列表返回序列中的所有模型拟合。


(作者)----------Author(s)----------



Yves Rosseel <Yves.Rosseel@UGent.be>




参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

longInvariance For the measurement invariance test within person
longInvariance内的人对于测量不变性测试


实例----------Examples----------


HW.model <- ' visual =~ x1 + x2 + x3
              textual =~ x4 + x5 + x6
              speed =~ x7 + x8 + x9 '

measurementInvariance(HW.model, data=HolzingerSwineford1939, group="school")

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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