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Causal Indicator Models: Unresolved Issues of Construction and Evaluation

机译：因果指标模型：未解决的构建和评估问题

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摘要

In summary, we agree with Bainter and Bollen that causal effects represents a useful measurement structure in some applications. The structure of the science of the measurement problem should determine the model; the measurement model should not determine the science. We also applaud Bainter and Bollen's important reminder that the full measurement model needs to be fully tested even if each individual component shows adequate fit, an admonition that also applies to approaches that validate traditional measurement models using other constructs (e.g., Lengua, West, & Sandier, 2008). At the same time, we believe that issues of test construction associated with defining, refining, and validating causal effect constructs have not been fully addressed. And we worry that the theoretical advantages of Bainter and Bollen's causal effects model may not be worth the confusion and biased estimates that can occur under misspecifica-tion. We conjecture that the use of the weighted composite model to represent the causal effects structure may be less sensitive to misspecification and serve as a better measurement model in practice.
机译：总而言之，我们同意Bainter和Bollen的观点，即因果关系表示某些应用中有用的度量结构。测量问题的科学结构应确定模型；测量模型不应决定科学。我们还赞扬Bainter和Bollen的重要提醒，即即使每个单独的组件都显示出适当的拟合度，也需要对完整的测量模型进行全面测试，这也是一个警告，也适用于使用其他构造（例如Lengua，West， Sandier，2008年）。同时，我们认为与定义，细化和验证因果效应构造相关的测试构造问题尚未得到充分解决。我们担心，Bainter和Bollen的因果效应模型的理论优势可能不值得在错误指定的情况下发生混淆和偏倚的估计。我们推测，使用加权复合模型来表示因果关系结构可能对错误指定不太敏感，并且在实践中可以作为更好的度量模型。

著录项

  • 来源
    《Measurement》 |2014年第4期|160-164|共5页
  • 作者

    Stephen G. West; Kevin J. Grimm;

  • 作者单位

    Psychology Department, Arizona State University, Tempe, AZ 85287-1104;

    Psychology Department, Arizona State University;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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