文章基本信息

标题：Rescaling and Transforming Continuous Non-Normal Data in Covariance Structure Analysis: An Essay of Taxonomy
本地全文：下载
作者：Jean-Pierre Lévy Mangin ; Arantxa Sulé Alonso
期刊名称：Ciencia Ergo Sum
印刷版ISSN：1405-0269
出版年度：2006
卷号：13
期号：2
页码：126-132
语种：Spanish
出版社：Universidad Autónoma del Estado de México
摘要：A partir de datos recopilados de una investigación previa con modelos de Análisis de Estructuras de Covarianzas, este artículo pretende clasificar los distintos tratamientos y transformaciones necesarios para variables observables con datos continuos y ordinales considerados como no-normales.
其他摘要：Based on data compiled from previous research with Covariance-based Structural Equation Models, this paper seeks to introduce a classification of different treatments as well as necessary transformations for observable variables with continuous and ordinal data considered as non-normal.
关键词：datos normales; modelización con estructuras de covarianzas; métodos ML; GLS; AGLS; robusto; matriz de correlaciones de Pearson; transformaciones poliser...