Mplus、AMOS和LISREL在分类数据和简化样本模型中的比较研究

Virgilius de Albuquerque
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摘要

结构方程模型可以通过使用几个特定的软件来求解。渐近理论的基本原则——大样本、连续或数值变量和反映指标——构成了识别模型参数的统计和数学基础。然而,在这种理想的情况下,实证研究并不总是可以发展的。在社会科学的定量研究中,简化样本和分类数据很常见。Mplus应用在定量研究中具有巨大的适用性,使渐近理论的假设更加灵活。从一个结构方程模型,分析了公共政策的有效性,我们将使用Mplus,艾莫斯和LISREL软件被广泛使用在解决结构模型,在适当和功能的差异,来验证结构参数在趋同研究小样本和数据分类。在这些情况下,根据专业文献,Mplus是最合适的应用。我们发现,在AMOS中使用bootstrapping技术处理数据的结果与Mplus相似。因此,在没有Mplus的情况下,使用带有bootstrapping的AMOS可以估计非数值数据的可靠参数。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Estudo comparativo entre Mplus, AMOS e LISREL em um modelo com dados categóricos e amostra reduzida
Modelos de equações estruturais podem ser resolvidos mediante o emprego de diversos softwares específicos. Os preceitos subjacentes à teoria assintótica – amostras grandes, variáveis contínuas ou numéricas, e indicadores refletidos – constituem a fundamentação estatística e matemática para a identificação dos parâmetros do modelo. Contudo, nem sempre os estudos empíricos podem ser desenvolvidos nesse cenário ideal. Amostras reduzidas e dados categóricos são comumente encontrados em trabalhos quantitativos nas ciências sociais. O aplicativo Mplus tem enorme aplicabilidade em pesquisas quantitativas que flexibilizam os pressupostos da teoria assintótica. A partir de um modelo de equações estruturais que analisa a efetividade de uma política pública, utilizaremos os softwares Mplus, AMOS, e LISREL, que são amplamente utilizados na resolução de modelos estruturais, e funções de discrepância apropriadas, para verificar a convergência dos parâmetros estruturais em uma pesquisa com amostra pequena e dados categóricos. Nessas situações, de acordo com a literatura especializada, o Mplus é o aplicativo mais apropriado. Verificamos que o  processamento dos dados em AMOS com a técnica de bootstrapping apresenta resultados semelhantes ao do Mplus. Portanto, na ausência do Mplus, o uso do AMOS com bootstrapping pode resultar na estimação de parâmetros confiáveis para dados não-numéricos.  
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