SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Yang Fan Professor)
 

Sökning: WFRF:(Yang Fan Professor) > A unified model-imp...

A unified model-implied instrumental variable approach for structural equation modeling with mixed variables

Jin, Shaobo, 1987- (författare)
Uppsala universitet,Statistiska institutionen
Yang-Wallentin, Fan, Professor, 1962- (författare)
Uppsala universitet,Statistiska institutionen
Bollen, Kenneth A. (författare)
Department of psychology and neuroscience, Department of sociology, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, USA
 (creator_code:org_t)
2021-06-07
2021
Engelska.
Ingår i: Psychometrika. - : Springer Nature. - 0033-3123 .- 1860-0980. ; 86:2, s. 564-594
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • The model-implied instrumental variable (MIIV) estimator is an equation-by-equation estimator of structural equation models that is more robust to structural misspecifications than full information estimators. Previous studies have concentrated on endogenous variables that are all continuous (MIIV-2SLS) or all ordinal . We develop a unified MIIV approach that applies to a mixture of binary, ordinal, censored, or continuous endogenous observed variables. We include estimates of factor loadings, regression coefficients, variances, and covariances along with their asymptotic standard errors. In addition, we create new goodness of fit tests of the model and overidentification tests of single equations. Our simulation study shows that the proposed MIIV approach is more robust to structural misspecifications than diagonally weighted least squares (DWLS) and that both the goodness of fit model tests and the overidentification equations tests can detect structural misspecifications. We also find that the bias in asymptotic standard errors for the MIIV estimators of factor loadings and regression coefficients are often lower than the DWLS ones, though the differences are small in large samples. Our analysis shows that scaling indicators with low reliability can adversely affect the MIIV estimators. Also, using a small subset of MIIVs reduces small sample bias of coefficient estimates, but can lower the power of overidentification tests of equations.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Matematik -- Sannolikhetsteori och statistik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics -- Probability Theory and Statistics (hsv//eng)

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Jin, Shaobo, 198 ...
Yang-Wallentin, ...
Bollen, Kenneth ...
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Matematik
och Sannolikhetsteor ...
Artiklar i publikationen
Psychometrika
Av lärosätet
Uppsala universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy