Omissions by design in a survey : is this a good choice when using Structural Equation Models?

angleški

2024

letnik 70, številka 3

anketa   model strukturnih enačb   opustitve opazovanj pri načrtovanju

Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta
(Obvezni izvod spletne publikacije)

Manjkajoča opazovanja se lahko pojavijo zaradi napora, potrebnega za odgovarjanje na številna vprašanja v dolgih anketah, in stroškov, ki so potrebni za pridobitev nekaterih odgovorov. Izvajanje načrtovane zasnove manjkajočih opazovanj v anketah pomaga zmanjšati količino vprašanj, na katera mora odgovoriti vsak anketiranec, s čimer se zmanjša utrujenost anketirancev in zmanjšajo stroški izvajanja. Načrt s tremi oblikami in načrt z dvema metodama sta dve različni vrsti načrtovanih manjkajočih opazovanj. Pomemben vidik pri načrtovanju raziskave z načrtovanimi opustitvami je vedeti, kako bo to vplivalo na statistične rezultate. V tem članku je izvedena simulacijska študija, da bi analizirali, kako se običajna merila ustreznosti, kvadratni koren povprečne kvadrirane napake ocen (angl. root mean square error of approximation - RMSEA), standardizirani kvadratni koren povprečja kvadriranih ostankov (angl. standardized root mean square residual - SRMR), primerjalna mera prileganja (angl. comparative fit index - CFI) in Tucker-Lewisov indeks (TLI), obnesejo pri prilagoditvi modela strukturnih enačb. Rezultati so pokazali, da indeksi CFI, TLI in SRMR kažejo občutljivost na izpuste pri majhnih vzorcih, nizkih faktorskih obremenitvah in velikih modelih. Na splošno ta študija prispeva k našemu razumevanju pomena upoštevanja opustitev opazovanj pri načrtovanju tržnih raziskav.

02.07.2026