"rmsea" - 1 õppematerjal

Statistiline modelleerimine teooria kokkuvõte 2020

 (Lisaks saab tellida eelduseid kontrollivad analüüsid KMO test ja Bartlett’s test. KMO test ehk Kaiser-Meyer-Olkini test hindab andmete sobivust faktoranalüüsi kasutamiseks ning võiks soovituslikult olla suurem kui 0.5. Bartletti test hindab valimi sfäärilisust ning siin tuleks vaadata testi p-väärtust, mis võiks olla väiksem kui 0.05. Tegemist soovituslike suurustega.)  (Additional fit indices – RMSEA võiks olla väiksem kui 0,08; TLI võiks olla suurem kui 0,9/0,95)  (Path diagrammi joonisel alati mõõdetud tunnused kastides ja latentsed tunnused ringikestes) Peakomponentide analüüs PCA   Peakomponentide analüüsi eesmärk on välja selgitada väiksem hulk komponente, mis vastutavad esialgsete muutujate varieeruvuse eest. Faktoranalüüs ja peakomponentide analüüs on matemaatilises mõttes erinevad. Faktoranalüüsi käigus