संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग में संरचनात्मक पैरामीटर के अनुमानों पर एकल आयामी पैमानों के पार्सलिंग का प्रभाव

सारांश संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग दो या अधिक अंतर्निहित चर (यानी, मापन मॉडल) के बीच अव्यवस्थित संघ का अनुमान लगाने के कई तरीकों की अनुमति देती है। एक सामान्य दृष्टिकोण में, अंतर्निहित संरचनाओं के संकेतक के रूप में आइटम पार्सल का उपयोग करके मापन मॉडल को निर्दिष्ट किया जाता है। इन संदर्भों में आइटम पार्सल और मूल आइटम को अक्सर संकेतकों के रूप में उपयोग किया जाता है ताकि अनुमान लगाने की समस्याओं से बचा जा सके या डेटा के बहुविविध सामान्यता से संबंधित मुद्दों को हल किया जा सके। आइटम पैरलिंग के उपयोग से जुड़ी एक चिंता यह है कि पार्सल बनाने के लिए कोई एकल "सही" दृष्टिकोण नहीं है। सबसे उपयुक्त पैरलिंग विधि चुनने से संबंधित विवाद के बावजूद, यह कम समझा गया है कि ये विधियाँ संरचनात्मक या पथ गुणांक को कैसे प्रभावित करती हैं। अनुकरण और अनुभवात्मक डेटा के माध्यम से, यह लेख अंतर्निहित चर के बीच अव्यवस्थित संरचनात्मक गुणांक को मॉडल करने के लिए कुछ सामान्य रूप से उपयोग की जाने वाली रणनीतियों को संबोधित करता है। परिणामों ने दिखाया कि जब एकल एकल आयामी पैमाना एक अंतर्निहित संरचना का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग किया जाता है, तो व्यक्तिगत आइटम, आइटम पार्सल, या एकल अवलोकित चर के माध्यम से मापन त्रुटि का उचित प्रतिनिधित्व का उपयोग करने से सभी समान अव्यवस्थित संरचनात्मक गुणांक अनुमानों का परिणाम होगा। आइटम पार्सलिंग के भविष्य के लिए निहितार्थों पर चर्चा की गई है।