@misc{Tarka_Piotr_Wskaźniki_2017,
 author={Tarka, Piotr},
 identifier={DOI: 10.15611/pn.2017.469.20},
 year={2017},
 rights={Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy},
 publisher={Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu},
 description={Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2017; Nr 469; s. 197-207},
 language={pol},
 abstract={W niniejszym artykule autor rozważa wybrane problemy dotyczące oceny poziomu dobroci dopasowania modeli równań strukturalnych (SEM) w ujęciu zmiennych porządkowych kategorialnych. Na ich tle zaprezentowano model strukturalny o tzw. niepełnej informacji, w zakresie którego przyjęto DWLS(M-V) jako metodę estymacji danych, a następniew ramach analizy porównawczej poziomu dobroci dopasowania modelu SEM, zestawiono statystyki chi-kwadrat z wartościami wskaźników WRMR i RMSEA. Jako przykład ilustrujący strategię postępowania z danymi wyrażonymi na skali porządkowej wykorzystano wyniki badań empirycznych w kontekście postrzeganej przez badaczy i analityków w firmach skuteczności badań marketingowych na tle specyficznych uwarunkowań organizacyjnych},
 title={Wskaźniki WRMR i  RMSEA oraz statystyka chi-kwadratw ocenie dobroci dopasowania modeli SEM dla danych porządkowych},
 type={artykuł},
 keywords={modele równań strukturalnych (SEM), zmienne porządkowe, estymacja, dobroć dopasowania modeli SEM, wskaźniki WRMR i RMSEA},
}