Wybór metody estymacji w budowie skali czynnikowej

• Authors: Agnieszka Pleśniak

Title variants

Estimation method choice in the factor scale creation

• Languages of publication: PL

Abstracts

W artykule zostaną omówione najbardziej popularne metody estymacji i ich własności, ze wskazaniem, w jakich sytuacjach poszczególne metody najlepiej sobie radzą. Obok własności metod uwzględniono również wyniki badań symulacyjnych dotyczących stopnia ich odporności na odchylenia od rozkładu normalnego, rozmiar próby, błędną specyfikację modelu itp. Następnie przedstawiono przykład empiryczny obrazujący rozważane zagadnienia. Analizie poddano stwierdzenia oceniające ważność potrzeby zabezpieczenia własnej starości na tle innych potrzeb. Dane wykorzystane w opracowaniu pochodzą z badania ankietowego przeprowadzonego w 2006 r. przez CEBOS w Instytucie Statystyki i Demografii SGH. Próba losowa liczyła 1320 gospodarstw domowych13. W analizie uwzględniono jedynie gospodarstwa domowe, których głowa nie osiągnęła wieku emerytalnego (dla kobiet 60 lat, dla mężczyzn 65 lat)14. Było ich 982.

EN

Some estimation models in the structural equation modeling as well as their characteristics are discussed in this article. An attempt of the scale construction to measure securing in households' old age with the use of structural equation modeling is presented too. Characteristics of each method decided on the estimation choice. Simulation survey results concerning robustness degree of each method on the deviation from the normal distribution, sample size, defective model specification etc. were taken into account too. Two measuring models were discussed: taking one common factor and three common factors. The factor confirmative analysis was conducted to verify the proposed models. Estimations made by the maximum likelihood (ML) method and by generalized least square estimator were compared, which shall give symptomatic correlated results assuming that the model specification is correct.(original abstract)

Keywords

PL

Modele ekonometryczne; Metody ekonometryczne; Ekonometria; Zachowania konsumenta

EN

Econometric models; Econometric methodology; Econometrics; Consumer behaviour

• Publisher: Główny Urząd Statystyczny
• Journal: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
• Year: 2009
• Issue: nr 11
• Pages: 1-17

Contributors

author

Agnieszka Pleśniak

• Szkoła Główna Handlowa w Warszawie

References

• Bollen K. A. (1989), Structural Equations with Latent Variables, Wiley, New York.
• Bollen K. A., Long J. S. (1993), Testing Structural Equation Models, Sage Publications, Inc, Newbury Park .
• Boomsma A., Hoogland J. F. (2001), The Robustness of LISREL Modeling Revisited, www.ppsw.rug.nl/~boomsma/ssi.pdf
• Browne M. W. (1973), Generalized Least Squares Estimators in the Analysis of Covariance Structures,National Institute for Personnel Research (South Africa) and Educational Testing Service.
• Curran P. J., Finch J. F., West S. G. (1996), The Robustness of Test Statistics to Nonnormality and Specification Error in Confirmatory Factor Analysis, Psychological Methods.
• Górniak J. (2000), My i nasze pieniądze, Aureus, Kraków.
• Grynberg G., Gilliam M. (1993), Should We Take Don't Know for an Answer?, Public Opinion Quarterly, vol. 57.
• Hoyle R. H. (1995), Structural Equation Modeling. Concepts, Issues, and Applications, Sage Publications, Inc, Thousand Oaks.
• Jöreskog K. G. (2002), Structural Equation Modeling with Ordinal Variables Using LISREL, http//www.ssicentral.com/lisrel/techdocs/ordinal.pdf
• Kaplan D. (2000), Structural Equation Modeling. Foundations and Extensions, Sage Publications, Inc, Thousand Oaks.
• King G., Honaker J., Joseph A., Scheve K. (2001), Analyzing Incomplete Political Science Data, An Alternative Algorithm for Multiple Imputation, "American Political Science Review", vol. 95.
• Labovitz S. (1967), Some Observations on Measurement and Statistics, "Social Forces", vol. 46.
• Muthén B. (1984), A general Structural Equation Model with Dichotomous, Ordered Categorical, and Continuous Latent Variable Indicators, Psychometrika.
• Nowak S. (2007), Metodologia badań społecznych, PWN, Warszawa.
• Olsson U. (1979a), Maximum Likelihood Estimation of The Polychoric Correlation Coefficient, Psychometrika.
• Olsson U. (1979b), On the Robustness of Factor Analysis against Crude Classification of the Observations, "Multivariate Behavioral Research", vol. 14.
• Olsson U. H., Troye S. V., Howell R. D. (1999), Theoretic Fit and Empirical Fit, The Performance of Maximum Likelihood versus Generalized Least Squares Estimation in Structural Equation Models, "Multivariate Behavioral Research", vol. 34.
• Olsson U. H., Foss T., Troye S. V., Howell R. D. (2000), The Performance of ML, GLS, and WLS Estimation in Structural Equation Modeling Under Conditions of Misspecification and Nonnormality, "Structural Equation Modeling", vol. 7.
• Olsson U. H., Foss T., Troye S. V. (2003), Does the ADF fit function decrease when the kurtosis increase?, "British Journal of Mathematical and Statistical Psychology", vol. 56.
• Pleśniak A. (2003), Modelowanie równań strukturalnych, maszynopis, Instytut Statystyki i Demografii, SGH.
• Pleśniak A. (2005), Identyfikacja zależności korelacyjnej w procedurze SEM, "Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Poznaniu", nr 71.
• Rudnicki L. (2000), Zachowanie konsumentów na rynku, PWE, Warszawa.
• Sagan A. (2003), Symbolika produktu w systemie komunikacji marketingowej, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków.
• Yuan K. H., Bentler P. M. (1997), Mean and Covariance Structure Analysis, Theoretical and Practical Improvements, "Journal of the American Statistical Association", vol. 92.