Размер конфирмата: мебельный евровинт 7х50 и 5х50, 7х70 и других размеров, длина и диаметр

Сверло для конфирмата 7х50 в Благовещенске: 298-товаров: бесплатная доставка, скидка-99% [перейти]

Партнерская программаПомощь

Благовещенск

Каталог

Каталог Товаров

Одежда и обувь

Одежда и обувь

Стройматериалы

Стройматериалы

Текстиль и кожа

Текстиль и кожа

Здоровье и красота

Здоровье и красота

Детские товары

Детские товары

Продукты и напитки

Продукты и напитки

Электротехника

Электротехника

Дом и сад

Дом и сад

Промышленность

Промышленность

Вода, газ и тепло

Вода, газ и тепло

Торговля и склад

Торговля и склад

Все категории

ВходИзбранное

-24%

389

509

Сверло под конфирмат FIT 36431, для мебельных стяжек, 5 мм/зенкер 9.5 мм, стяжки 7х50 Тип: Набор

В МАГАЗИН

Сверло под конфирмат FIT 36431, для мебельных стяжек, 5 мм/зенкер 9.5 мм, стяжки 7х50

ПОДРОБНЕЕ

-29%

376

530

Сверло для мебельных стяжек “конфирмат” 7х50 ПРАКТИКА Тип: Сверло спиральное, Размер: Длина 20. 000

В МАГАЗИН

BOHRER Сверло по дереву под конфирмат 7х50 мм Евровинт 31710750 merchantCountBpg2: 0, cashback: 1,

ПОДРОБНЕЕ

Сверло для мебельной стяжки REDVERG 7х50мм (501461) Производитель: RedVerg, Диаметр: 5 мм, Длина:

ПОДРОБНЕЕ

Сверло по дереву Vira (552750) 5х86 мм конфирмат для мебельной стяжки 7х50 мм HCS (высокоуглеродистая сталь) с зенкером (10 шт.)

ПОДРОБНЕЕ

Сверло под конфирмат 7х50мм Тип: под конфирмат, Производитель: VertexTools

ПОДРОБНЕЕ

Сверло под конфирмат тундра. 7 х 50 мм Kangaeru Тип: под конфирмат, Производитель: Тундра

ПОДРОБНЕЕ

Сверло под конфирмат 7×50 мм Тип: зенкер, под конфирмат, Диаметр: 8 мм, Диаметр хвостовика: 8 мм

ПОДРОБНЕЕ

Сверло под конфирмат 7х50 (диаметр 5 мм, длина 86 мм, зенкер: 8 мм) VIRA Тип: зенкер, под

ПОДРОБНЕЕ

Сверло для конфирмата

Винт-конфирмат, мебельная стяжка 7х50 200 штук в наборе со сверлом-зенкером 5х50 Тип: винт, Длина

ПОДРОБНЕЕ

Сверло под конфирмат Vira 7×50 мм Тип: зенкер, под конфирмат, Производитель: Vira, Диаметр: 8 мм

ПОДРОБНЕЕ

Сверло под конфирмат, 5. 0мм (под винт 7х50мм) Тип: под конфирмат

ПОДРОБНЕЕ

Сверл по дереву с зенкером под конфирмат для стяжки 7х50 (сверло 5,86 мм, зенкер 8 мм) Тип:

ПОДРОБНЕЕ

Сверло по дереву (774-948) 5х50 мм конфирмат для мебельной стяжки 7х50 мм (2 шт.) Тип: по дереву,

ПОДРОБНЕЕ

Сверло 1d3,8мм, d7,3мм B20мм 1В35мм L56мм S10-50 HS под евровинт, конфирмат (правое) Диаметр: 7.3 мм

ПОДРОБНЕЕ

Сверло для мебельных стяжек “конфирмат” 7х50 ПРАКТИКА ПРАКТИКА Производитель: ПРАКТИКА, Длина

ПОДРОБНЕЕ

Сверло под конфирмат, по дереву, зенкер, по бетону Vira 552362 тип товара: Сверло, тип сверла: Под конфирмат, тип хвостовика: Цилиндрический

ПОДРОБНЕЕ

Сверло под конфирмат Vira 7×50 мм Тип: зенкер, под конфирмат, Производитель: Vira, Диаметр: 8 мм

ПОДРОБНЕЕ

Сверло под конфирмат 7-10мм YATO,YT-33023 Тип: под конфирмат, Производитель: YATO

ПОДРОБНЕЕ

Сверло под конфирмат 7х50 мм VIRA 552750 16061736 Тип: под конфирмат, Производитель: Malungma

ПОДРОБНЕЕ

Сверло под конфирмат FIT 36431, для мебельных стяжек, 5 мм/зенкер 9. 5 мм, стяжки 7х50

ПОДРОБНЕЕ

Сверло по дереву 5х50 мм конфирмат для мебельной стяжки 7х50 мм Тип: по дереву, Производитель:

ПОДРОБНЕЕ

Сверло под конфирмат 7×50 мм Sonic Boost Тип: зенкер, под конфирмат, Диаметр: 8 мм

ПОДРОБНЕЕ

Сверло под конфирмат 7х50мм, цельное с твёрдосплавными напайками, Proffi Тип: зенковка, под

ПОДРОБНЕЕ

сверло для мебельной стяжки VIRA 5х86мм под конфирмат 7х50мм. Карандандиум Тип: под конфирмат,

ПОДРОБНЕЕ

-30%

219

312

Сверло под конфирмат 7х50 (диаметр сверла 5 мм, длина сверла 86 мм, зенкер: 8 мм) VIRA Тип: зенкер,

ПОДРОБНЕЕ

Сверло под конфирмат Vira 7×50 мм Тип: зенкер, под конфирмат, Производитель: Vira, Диаметр: 5 мм

ПОДРОБНЕЕ

сверло для мебельной стяжки VIRA 5х86мм под конфирмат 7х50мм Тип: зенкер, под конфирмат,

ПОДРОБНЕЕ

2 страница из 16

Сверло для конфирмата 7х50

Подтверждающий факторный анализ — Статистические решения

Подтверждающий факторный анализ (CFA) — это многомерная статистическая процедура, которая используется для проверки того, насколько хорошо измеряемые переменные представляют число построений. Подтверждающий факторный анализ (CFA) и исследовательский факторный анализ (EFA) — аналогичные методы, но в исследовательском факторном анализе (EFA) данные просто изучаются и предоставляют информацию о количестве факторов, необходимых для представления данных. В исследовательском факторном анализе все измеряемые переменные связаны с каждой скрытой переменной. Но в подтверждающем факторном анализе (CFA) исследователи могут указать количество факторов, необходимых в данных, и какая измеряемая переменная связана с какой скрытой переменной. Подтверждающий факторный анализ (CFA) — это инструмент, который используется для подтверждения или опровержения теории измерений.

Узнайте, как мы помогаем редактировать главы вашей диссертации

Согласование теоретической основы, сбор статей, обобщение пробелов, формулирование четкой методологии и плана данных, а также описание теоретических и практических последствий вашего исследования являются частью наших комплексных услуг по редактированию диссертации. .

Запишитесь на БЕСПЛАТНУЮ консультацию
с экспертом по диссертации сегодня

• Своевременно привнесите свой опыт редактирования диссертации в главы 1–5.
• Отслеживайте все изменения, а затем работайте с вами над научными работами.
• Постоянная поддержка для рассмотрения отзывов комитетов, сокращение количества исправлений.

Общее назначение – Процедура

1. Определение индивидуальной конструкции: Сначала мы должны определить отдельные конструкции. Первый шаг включает в себя процедуру, которая определяет конструкции теоретически. Это включает предварительное тестирование для оценки элементов построения и подтверждающее тестирование модели измерения, которое проводится с использованием подтверждающего факторного анализа (CFA) и т. д.
2. Разработка общей теории модели измерения: В подтверждающем факторном анализе (CFA) мы должны учитывать концепцию одномерности между дисперсией ошибки построения и дисперсией ошибки построения. В исследовании должно присутствовать не менее четырех конструктов и по три предмета на каждый конструкт.
3. Планирование исследования для получения эмпирических результатов: Должна быть указана модель измерения. Чаще всего значение одной оценки загрузки должно быть равно единице для каждой конструкции. Для идентификации доступны два метода; первое – условие ранга, а второе – условие порядка.
4. Оценка достоверности модели измерения:
   Оценка достоверности модели измерения происходит, когда теоретическая модель измерения сравнивается с реальной моделью, чтобы увидеть, насколько хорошо данные соответствуют. Проверить правильность модели измерения нам помогает номер индикатора. Например, латентная переменная факторной нагрузки должна быть больше 0,7. Критерий хи-квадрат и другие статистические данные о соответствии, такие как RMR, GFI, NFI, RMSEA, SIC, BIC и т. д., являются ключевыми индикаторами, помогающими измерить достоверность модели.

Вопросы, на которые отвечает CFA

Из моей анкеты из 20 вопросов, являются ли пять факторов четко идентифицируемыми конструктами, измеряемыми 4 вопросами, из которых они состоят?

Точно ли мои четыре вопроса измеряют один фактор?

Предположения

Предположения CFA включают многомерную нормальность, достаточный размер выборки ( n >200), правильную априорную спецификацию модели, и данные должны поступать из случайной выборки.

Ключевые термины:

• Теория: Систематический набор причинно-следственных связей, обеспечивающих всестороннее объяснение явления.
• Модель: Определенный набор зависимых отношений, которые можно использовать для проверки теории.
• Анализ пути: Используется для проверки структурных уравнений.
• Диаграмма путей: Показывает графическое представление причинно-следственных связей теории.
• Эндогенная переменная: Результирующие переменные, являющиеся причинно-следственной связью.
• Экзогенная переменная: Предикторные переменные.
• Подтверждающий анализ: Используется для проверки предварительно заданной взаимосвязи.
• Альфа Кронбаха: Используется для измерения надежности двух или более показателей конструкции.
• Идентификация: Используется для проверки наличия достаточного количества уравнений для решения неизвестного коэффициента. Идентификации бывают трех типов: (1) недоидентифицированные, (2) точно идентифицированные и (3) чрезмерно идентифицированные.
• Качество подгонки: Степень, в которой наблюдаемая входная матрица предсказывается оценочной моделью.
• Скрытые переменные: Переменные, которые выводятся, а не наблюдаются напрямую, из других наблюдаемых переменных.

Подтверждающий факторный анализ (CFA) и статистическое программное обеспечение:

Обычно для подтверждающего факторного анализа используется статистическое программное обеспечение, такое как AMOS, LISREL, EQS и SAS. В AMOS визуальные пути рисуются вручную в графическом окне и выполняется анализ. В LISREL подтверждающий факторный анализ можно выполнять как графически, так и из меню. В SAS подтверждающий факторный анализ может быть выполнен с использованием языков программирования.

Связанные страницы:

• Исследовательский факторный анализ
• Размер образца
• Руководство SPSS

Для ссылки на эту страницу:

Решения для статистики. (2013). Подтверждающий факторный анализ. Получено с https://www.statisticssolutions.com/academic-solutions/resources/directory-of-statistical-analyses/confirmatory-factor-analysis/

Statistics Solutions может помочь вам с количественным анализом, помогая вам разработать свою методологию и разделы результатов.

Предлагаемые нами услуги включают:

План анализа данных

Редактирование вопросов исследования и нулевых/альтернативных гипотез

Написание плана анализа данных; указать конкретные статистические данные для решения вопросов исследования, допущения статистических данных и обосновать, почему они являются надлежащими статистическими данными; предоставьте ссылки

Обоснуйте объем выборки/мощность анализа, предоставьте ссылки

Объясните вам свой план анализа данных, чтобы вы чувствовали себя комфортно и уверенно

Два часа дополнительной поддержки со специалистом по статистике

Раздел количественных результатов (Описательная статистика, двумерный и многомерный анализ, моделирование структурными уравнениями, анализ путей, HLM, кластерный анализ)

90 002 Очистить и закодировать набор данных

Провести описательную статистику (т.

е. среднее значение, стандартное отклонение, частоту и процент, в зависимости от обстоятельств)

Провести анализ для изучения каждого из ваших вопросов исследования

Запись результатов

Предоставление APA 6 ^th издание таблиц и рисунков

Объяснение выводов главы 4 запросить расчет на основе особенности вашего исследования, запланируйте с помощью календаря или по электронной почте [email protected]

Регуляризация

– Как провести подтверждающий факторный анализ при небольшом размере выборки?

$\begingroup$

Я планирую провести подтверждающий факторный анализ, в котором есть 12 наблюдаемых переменных и 3 скрытых переменных. Размер моей выборки — 30 человек. Однако я читал, что для проведения факторного анализа размер выборки должен быть большим.

Есть ли способ провести подтверждающий факторный анализ с небольшим размером выборки? Я слышал, что регуляризованный исследовательский факторный анализ используется для небольших выборок.

Есть ли аналог подтверждающего факторного анализа?

Кроме того, какое программное обеспечение я могу использовать для их запуска? В настоящее время у меня есть SPSS, AMOS и LISREL.

• факторный анализ
• регуляризация
• малая выборка
• подтверждающий фактор

$\endgroup$

$\begingroup$

С 12 наблюдаемыми переменными и 3 скрытыми переменными у вас будут проблемы с CFA, если размер вашей выборки всего 30, так как у вас, скорее всего, будет недостаточно мощности.

Существует множество эмпирических правил для определения адекватного размера выборки, $N$, в CFA. Для переменных $p$ и параметров модели $q$ некоторые из них:

• $N\geq 200$
• $N/p\geq 10$
• $N/q\geq 5$

Другой подход заключается в определении статистической мощности путем моделирования.

Майерс, Н.Д., Ан, С. и Джин, Ю., 2011. Размер выборки и оценки мощности для подтверждающей факторной аналитической модели в физических упражнениях и спорте: метод Монте-Карло. Ежеквартальное исследование по упражнениям и спорту, 82 (3), стр. 412-423.

https://doi.org/10.1080/02701367.2011.10599773

Вольф, Э.Дж., Харрингтон, К.М., Кларк, С.Л. и Миллер, М.В., 2013. Требования к размеру выборки для моделей структурных уравнений: оценка мощности, систематической ошибки и правильности решения. Педагогическое и психологическое измерение, 73(6), стр.913-934.

https://doi.org/10.1177/0013164413495237

$\endgroup$

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя адрес электронной почты и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Нажимая «Опубликовать свой ответ», вы соглашаетесь с нашими условиями обслуживания и подтверждаете, что прочитали и поняли нашу политику конфиденциальности и кодекс поведения.