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Evaluating Model Predictive Performance in Confirmatory Factor Analysis with Binary Outcomes Using the InterModel Vigorish
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AI
DOI：10.1080/00273171.2026.2645212.png)
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摘要
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验证性因子分析（CFA）已被广泛应用于评估理论测量模型与观测数据的拟合度。我们向该领域引入了跨模型竞争力（IMV）；一种预测性拟合指数，为模型比较提供了新颖视角。IMV通过提供支持模型评估的附加信息，补充了传统拟合指数，尤其强调模型对保留数据的泛化能力。它还产生了一个可解释且直观的度量标准，便于有意义的比较。我们将IMV扩展至具有二元结果的CFA框架，并通过四项模拟研究评估其有效性。模拟结果表明，IMV能有效衡量模型误指定，在量表和项目层面均提供见解。如其设计所示，它对样本量变化不敏感。通过关注预测准确性，IMV抑制了过拟合。它还支持项目层面的比较，提供更丰富的诊断信息。为促进IMV的实践应用，我们提供了一个实证案例，展示了其在应用研究中的有效性。本文附带一个R软件包，以进一步推动IMV在CFA领域的应用。
Keyword:
Confirmatory factor analysis
binary outcomes
out-of-sample prediction
期刊
M
IF:
3.5
论文数:
1.8K
被引数:
9.4K
机构
引用论文
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