To make single-indicator latent var

To make single-indicator latent variables more
concrete, say the reliability of the scores for X1 and X2
are both .70. Figure 7 contains a path diagram of the
regression model with these imperfectly-measured
variables. Note the addition of the error and true score
components for X1 and X2. In addition, while the
correlation and regression coefficients are the same as
those from Example 1, the residual variance has
increased from 0.685 to 0.816 because the R2 decreased
after modeling their unreliability.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพื่อให้ตัวแปรแฝงอยู่ตัวบ่งชี้เดียวเพิ่มเติมคอนกรีต พูดน่าเชื่อถือของคะแนนสำหรับ X 1 และ X 2มีทั้ง.70 รูปที่ 7 ประกอบด้วยไดอะแกรมเส้นทางของการแบบจำลองถดถอยกับเหล่านี้ไม่วัดตัวแปร หมายเหตุการเพิ่มข้อผิดพลาด และคะแนนจริงคอมโพเนนต์สำหรับ X 1 และ X 2 นอกจากนี้ ขณะสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์และการถดถอยเหมือนกันเป็นจากตัวอย่างที่ 1 ส่วนต่างที่เหลือได้เพิ่มขึ้นจาก 0.685 0.816 เนื่องจาก R2 ลดลงหลังจากสร้างโมเดล unreliability ของพวกเขา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อให้ตัวบ่งชี้ที่เดียวตัวแปรแฝงอื่น ๆ
อีกมากมายที่เป็นรูปธรรมกล่าวว่าความน่าเชื่อถือของคะแนนสำหรับX1 และ X2
มีทั้ง 0.70 รูปที่ 7 มีแผนภาพเส้นทางของรูปแบบการถดถอยกับสิ่งเหล่านี้ไม่สมบูรณ์วัดตัวแปร หมายเหตุนอกเหนือจากข้อผิดพลาดและให้คะแนนจริงชิ้นส่วนสำหรับ X1 และ X2 นอกจากนี้ในขณะที่ความสัมพันธ์และค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยเป็นเช่นเดียวกับผู้ที่มาจากตัวอย่างที่1, ความแปรปรวนที่เหลือได้เพิ่มขึ้น0.685-0.816 เพราะ R2 ลดลงหลังจากการสร้างแบบจำลองของพวกเขาไม่สามารถไว้ใจได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อให้ตัวบ่งชี้เดี่ยวตัวแปรแฝงมากขึ้น
คอนกรีตว่า ความน่าเชื่อถือของคะแนน x1 และ x2
ทั้งคู่ . 70 รูปที่ 7 ประกอบด้วยแผนภาพเส้นทางของแบบจำลองการถดถอยเหล่านี้วัด

ด้วยความเหนื่อยล้า ตัวแปร หมายเหตุนอกเหนือจากข้อผิดพลาดและองค์ประกอบคะแนน
จริงสำหรับ x1 และ x2 . นอกจากนี้ในขณะที่
สหสัมพันธ์และการถดถอยเป็นเช่นเดียวกับ
จากตัวอย่างที่ 1แปรปรวนตกค้างได้
เพิ่มขึ้นจาก 0.685 เพื่อ 0.816 เพราะ R2
หลังจากการลดลง unreliability ของพวกเขา