Słownik

START | EDUKACJA | SŁOWNIK | PGFI (analiza SEM)

PGFI (analiza SEM)

PGFI (ang. Parsimonious Godness-of-Fit Indexto jedna z miar dopasowania modelu w analizie SEM (Structural Equation Modeling).

PGFI jest modyfikacją wskaźnika GFI, która wprowadza korektę na uwzględnienie parsymonii (stąd ang. Parsimonious), czyli prostoty modelu. Podobnie jak GFI, PGFI ocenia dopasowanie modelu do danych, jednak w przeciwieństwie do niego, uwzględnia także liczbę parametrów w modelu. Wartość PGFI rośnie, gdy model jest dobrze dopasowany, ale jednocześnie prosty, co oznacza, że „karze” on nadmiernie skomplikowane modele o dużej liczbie parametrów. W ten sposób PGFI faworyzuje rozwiązania prostsze i bardziej przejrzyste.

Ze względu na swoją specyfikę PGFI jest stosowany rzadziej niż inne swoje odpowiedniki, czyli nieskorygowany GFI, AGFI (skorygowanym o liczbę zmiennych obserwowalnych w modelu) oraz CGFI (skorygowanym o wielkość przebadanej próby). Z drugiej strony dążenie do minimalizacji modelu w PGFI może stanowić przewagę, w tym sensie że skłania do poszukiwania najprostszych i najbardziej efektywnych rozwiązań.

Wartość współczynnika PGFI waha się w przedziale wartości od 0 do 1. Im wartość PGFI jest bliższa 1, tym lepsze jest dopasowanie danych do modelu. W literaturze podaje się różne progi które wskazują na dobre dopasowanie modelu, a jego akceptowalna wartość zaczyna się już od progu 0,50.

Warto pamiętać iż współczynnik PGFI jest jednym z wielu które pozwalają na ocenę jakości dopasowania do danych, tuż obok np. CMIN, RMSEA, CFI lub SRMR. Uzyskanie wyników poniżej danego progu przy jednym współczynniku, nie przekreśla jeszcze naszego modelu.

Jeżeli interesuje cię poszerzenie wiedzy na temat SEM, zachęcamy do zapoznania się ze stroną stworzoną przez dr Jamesa Gaskina (tutaj), poświęconej tej tematyce.

 

Wybrana literatura:

Hu, L. T., Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural equation modeling: a multidisciplinary journal, 6(1), 1-55.

Wang, K., Xu, Y., Wang, C., Tan, M., Chen, P. (2020). A corrected goodness-of-fit index (CGFI) for model evaluation in structural equation modeling. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 27(5), 735-749.

COFNIJ

wróć do spisu wszystkich pojęć

Podziel się wiedzą

z innymi

Opinie Klientów

Co o nas sądzą?

Współpracowaliśmy

między innymi z:

Nasi partnerzy