当然实在没法了可以适当允许同一个测量模型内的残差相关,也就是在修正时 优先选择同一个测量模型内的残差相关,最后再考虑选择跨测量模型的残差相关。
但实际上,这样的残差模型在一定程度上已经违背了sem的简约假设了,同一个测量模型内的残差相关还好解释,但是跨了测量模型的残差相关就表示这两个维度之间没有区分的很好,也就是模型的区分效度不是很好。
这样构建的模型其实是失败的
最大的MI系数 应该删掉对应的一个题项或2两个,一个个试着来看哪个结果比较合适。
残差拉相关违背了 残差独立性的基本假设,是不可以拉相关的。除非你的研究逻辑假设证明残差之间有相关(比如追踪研究设计),不能以数据为驱动进行残差相关。
MI修正模型(MIerrorcorrectionmodel)是指一种具有特定形式的计量经济学模型。建立MI修正模型,首先对变量进行协整分析,以发现变量之间的协整关系,即长期均衡关系,并以这种关系构成误差修正项。
然后建立短期模型,将误差修正项看作一个解释变量,连同其它反映短期波动的解释变量一起,建立短期模型。
能用。MI修正模型(MI error correction model)是指一种具有特定形式的计量经济学模型。
从修改模型的技术角度,首先来看MI,根据逐步修改的原则,选择MI指数最大的路径进行调整。MI值大于5,说明该变量的存在具有统计学意义,建议加入模型。
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