Wie robust ist der Maximum-Likelihood-Schätzer bei der Modellierung von Strukturgleichungen gegenüber einem Mangel an multivariater Normalität?

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In einem Strukturgleichungsmodell wird häufig der ML-Schätzer verwendet. Kann ML verwendet werden, wenn die Variablen nicht multivariat normal sind?

Oft sind die Indikatoren, mit denen Sie arbeiten können, nicht multivariat normal. Ich bin mir nicht sicher, wie ich in diesem Fall vorgehen soll.

lf_araujo
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Erscheint diese Frage unklar? Ich sehe zwei enge Abstimmungen ohne einen Kommentar, der um Klarstellung bittet ...
Richard Hardy

Antworten:

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Es gibt ein gut geschriebenes und vielzitiertes Kapitel von Finney & DiStefano (2008), das Ihre Fragen beantwortet (das meiste davon können Sie in Google Books anzeigen). Zusammenfassend wird die multivariate Normalität typischerweise unter Verwendung von univariater Schiefe und Kurtosis bewertet, und multivariate Kurtosis - Werte unter 2, 7 bzw. 3 werden im Allgemeinen als akzeptabel angesehen, obwohl zum Zeitpunkt ihrer Erstellung keine Simulationsarbeit diese Grenzwerte gründlich überprüft hatte.

χ2

χ2χ2

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Verweise

Finney, SJ & DiStefano, C. (2008). Nicht normale und kategoriale Daten bei der Modellierung von Strukturgleichungen. In GR Hancock & RD Mueller (Hrsg.), Strukturgleichungsmodellierung: Ein zweiter Kurs (S. 269-314). Veröffentlichung im Informationszeitalter.

Satorra, A. & Bentler, PM (2010). Sicherstellung der Positivität der Chi-Quadrat-Teststatistik für skalierte Differenzen. Psychometrika , 75, 243 & ndash ; 248.

jsakaluk
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Yuan-Bentler und Satorra-Bentler sind sich sehr ähnlich. YB hat den Vorteil, dass Sie für fehlende Daten vollständige Informationsschätzer verwenden können.
Jeremy Miles