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Fit-hacking: Questionable research practices in structural equation modeling
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OA
AI
DOI：10.1017/S0272263126101569.png)
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摘要
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结构方程模型（SEM）是一种用于检验观测变量和潜在变量之间复杂关系的有力且灵活的建模框架。然而，其方法论复杂性和分析灵活性也增加了存在疑问的研究实践（QRPs）的风险，尤其是在应用语言学等领域，这些领域可能缺乏高级统计培训。本文综述了关于QRPs的文献，并将其应用于SEM，识别出七类问题实践：未检查假设；未验证测量模型；未测试竞争模型；未能充分论证建模决策；依赖事后模型修改；过度强调全局拟合指数；以及报告不完整或不透明。每种实践均通过示例进行描述，并与研究伦理和透明度中的更广泛问题相联系。论文最后提出了具体的建议，以提高SEM研究的可信度和可重复性，强调将最佳实践与开放科学原则相结合。
Keyword:
fit-hacking
open science
questionable research practices
research transparency
structural equation modeling
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
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