구조 방정식 모델링에서의 다중성 제어

구조 방정식 모델링 분석을 수행하는 연구자들은 모델의 여러 매개변수의 통계적 유의성을 평가할 때 유형 I 오류의 증가된 확률을 거의 항상, 혹은 전혀 제어하지 않습니다. 이 연구에서는 가족 단위 및 허위 발견률 제어 절차의 유형 I 오류 제어, 통계적 힘 및 진실 모델 비율이 다중성 제어가 부과되지 않았을 때의 비율과 비교되었습니다. 결과는 다중성 제어가 없을 경우 유형 I 오류 비율이 심각하게 증가하는 반면, 가족 단위 오류 제어 절차는 매우 보수적이며 진실 관계를 탐지하는 데 매우 적은 힘을 가짐을 나타냅니다. 허위 발견률 제어 절차는 다중성 제어가 없음과 엄격한 가족 단위 오류 제어 간의 타협을 제공하며, 큰 표본 크기에서 모델의 모든 매개변수에 대한 올바른 추론을 할 높은 확률을 제공합니다.