雖然允許變異數-共變數矩陣異質之LISREL-MANOVA模式能克服MANOVA在理論上的的限制(變異數-共變數矩陣同質性的假設),而帶有潛在變項的LISREL-MANOVA能解決MANOVA分析目的上的限制(不能整體考驗多組在潛在變項平均數向量上的差異),但仍有一些問題尚未解決與釐清。其一是MANOVA後續分析的問題,其二是帶有潛在變項之LISRES-MANOVA的統計特性以及切割現象所造成的影響。據此,本論文的主要研究目的有二:(一)發展允許變異數-共變數矩陣異質之LISREL-MANOVA的部份考驗模式以解決MANOVA後續分析中同質性假設的限制,並以模擬分析的方式驗證之;(二)利用模擬分析的方式來探討帶有潛在變項之LISREL-MANOVA的統計特性。
依據上述研究目的,本論文具體的研究問題有二:(一)在變異數-變異數-共變數數矩陣同質或變異數-變異數-共變數數矩陣異質的狀態下,允許變異數-共變數異質之LISREL-MANOVA的部份考驗和傳統MANOVA的後續分析(單變量F考驗、區別函數標準化加權和典型變量相關)何者較為優異?(二)是否有切割現象、切割的程度、樣本大小以及估計方法等因子對帶有潛在變項之LISREL-MANOVA的估計有何影響?
針對上述研究問題,本論文主要的研究結果有二:(一)在變異數-共變數同質的狀態下,允許變異數-共變數異質之LISREL-MANOVA的估計結果與單變量F考驗、典型變量相關一致,但較區別函數標準化加權顯著的優異;在變異數-共變數異質的狀態下,允許變異數-共變數異異質之LISREL-MANOVA的估計結果較單變量F考驗、區別函數標準化加權和典型變量相關優異。(二)就帶有潛在變項LISREL-MANOVA而言:1.切割現象會使參數估計值較不精確因而使整體配適考驗容易達顯著。2.切割的比例越大會使整體配適考驗達顯著的機率急遽的上升。3.在切割比例固定下,樣本越大越容易使整體配適考驗達顯著,且會增加WLS估計法犯型Ⅰ錯誤的可能性及GLS和ML估計法的統計考驗力。以及4.在GLS、ML和WLS三種估計法中,WLS較不容易使整配適考驗達顯著,但較容易犯型Ⅰ錯誤;GLS和ML較容易使整體配適考驗達顯著且容易犯型Ⅱ錯誤。
最後,本論文根據上述研究結果做成結論,並對應用上及未來研究方向上提出建議。
Identifer | oai:union.ndltd.org:CHENGCHI/B2002003811 |
Creators | 劉子鍵, Liu, Tzu Chien |
Publisher | 國立政治大學 |
Source Sets | National Chengchi University Libraries |
Language | 中文 |
Detected Language | Unknown |
Type | text |
Rights | Copyright © nccu library on behalf of the copyright holders |
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