추출 된 평균 편차를 계산하는 방법

1981 년 Journal of Marketing Research에 발표 된 논문에서 한 통계학자는 평균 방정식 추출이라는 개념을 도입했습니다.이 통계는 구조 방정식 모델에서 잠재 변수에 의해 포착 된 분산이 다른 변수와 공유되는 정도를 나타냅니다. 추출 된 평균 분산 계산에는 계산할 잠복 변수에 대한 지표의로드가 필요하기 때문에 구조 방정식 모델이 이미 존재해야합니다.

평균 분산 추출 계산에 사용될 통계를 나열하십시오. 필요한 통계는 관심있는 잠재 변수에 대한 지표의 로딩, 잠재 변수의 분산 및 모든 지표에 대한 측정 오차의 분산입니다. 이 통계는 모두 구조 방정식 모델에서 직접 가져와야합니다.

잠재 변수에로드되는 지표의 제곱합을 계산합니다. 로드를 나열하십시오. 이 하중을 제곱합니다. 결과 숫자를 합산하십시오. 이 값을 "SSI"라고합니다.

측정 오차의 분산을 합산하십시오. 이 값을 "SVe"라고합니다.

추출 된 평균 분산의 분모를 계산합니다. 잠재 변수의 분산에 "SSI"를 곱하십시오. 결과에 "SVe"를 추가하십시오. 이 값을 "Denom"이라고합니다.

추출 된 평균 분산의 분자를 계산합니다. 잠재 변수의 분산에 "SSI"를 곱하십시오. 이 결과를 "Numer"라고합니다.

추출 된 평균 분산을 계산합니다. "Numer"를 "Denom"으로 나눕니다. 결과는 0과 1 사이의 숫자입니다. 추출 된 평균 분산입니다.