The Performance of ML, GLS, and WLS Estimation in Structural Equation Modeling under Conditions of Misspecification and Nonnormality.

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Autor/inn/en	Olsson, Ulf Henning; Foss, Tron; Troye, Sigurd V.; Howell, Roy D.
Titel	The Performance of ML, GLS, and WLS Estimation in Structural Equation Modeling under Conditions of Misspecification and Nonnormality.
Quelle	In: Structural Equation Modeling, 7 (2000) 4, S.557-95Verfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	1070-5511
Schlagwörter	Estimation (Mathematics); Goodness of Fit; Least Squares Statistics; Maximum Likelihood Statistics; Sample Size; Statistical Bias + Suchen Sie Ihr Suchwort? Estimation; Mathematics; Schätzung
Abstract	Used simulation to demonstrate how the choice of estimation method affects indexes of fit and parameter bias for different sample sizes when nested models vary in terms of specification error and the data demonstrate different levels of kurtosis. Discusses results for maximum likelihood (ML), generalized least squares (GLS), and weighted least squares (WLS) methods. (SLD)
Erfasst von	ERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC

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