Estimation for Polynomial Structural Equation Models
多项式结构方程模型的估计AI 解读 ↓
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多项式结构方程模型的估计
- 研究问题
- 面对社会、行为科学和营销研究中的非线性结构关系，如何为一般多项式结构方程模型建立较系统的估计程序？
- 方法与思路
- 作者提出先拟合测量模型获得因子得分，再采用类似测量误差回归的矩估计程序，并引入改善小样本表现的修正估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称推导了估计量的渐近性质，报告了修正方法的模拟比较，并以一项药物滥用预防研究展示应用。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对因子得分估计误差如何处理、矩条件与模型识别要求、渐近推导，以及小样本修正和比较设计。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；识别条件、修正形式及模拟结果细节未说明，不能把改善表述推广到所有模型。
原文摘要
Structural equation analysis is one of the most widely used statistical methods in social and behavioral science research and has become a popular tool in marketing. Subject matter needs for considering nonlinear structural models have been well documented. But current fitting procedures are available only for a limited class of models. In this article a systematic statistical approach is developed for the general polynomial structural equation model. The new procedure applies a method of moments procedure similar to the one used in errors-in-variables regression to the factor score estimates from the measurement model fit. The asymptotic properties of the estimator are derived, and a modified estimator with better small-sample properties is introduced. Simulation studies are reported to show the usefulness of the procedure and to compare its performance to other methods. An example from a substance abuse prevention study is also discussed.