在进行回归时，如果我们正在测试多个假设，有传统的方法来处理它（例如 Bonferroni 校正等）
如果我们也在做变量选择，还有现代的方法，比如正则化和 LASSO。
在结构方程建模中，我们两者都做。SEM 中是否有 p 值校正或变量选择程序？
SEM中的多重假设检验
机器算法验证
假设检验
p 值
结构方程建模
2022-04-11 12:58:08
1个回答
我从未听说过 SEM 中的变量选择方法，可能是因为 SEM 往往是由理论驱动的，因此变量选择不是问题；还因为变量选择意味着您的模型拟合的 ch 方检验不能以相同的方式解释。
当涉及到多个测试的校正时，问题不在于参数，而在于变量 - 您可以为少量变量设置大量参数。本文：https ://www.researchgate.net/publication/238865182_Multiplicity_Control_in_Structural_Equation_Modeling建议在检查大量参数时使用错误发现率 (FDR) 方法。
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