Słownik

START | EDUKACJA | SŁOWNIK | TLI (analiza SEM)

TLI (analiza SEM)

TLI (ang. Tucker-Lewis Index) to miara dopasowania modelu w analizie SEM (Structural Equation Modeling). Ocenia ona jakość dopasowania przy jednoczesnym uwzględnieniu złożoności modelu.

Współczynnik TLI jest rozwinięciem wskaźnika NFI. Obie te miary porównują dopasowanie analizowanego modelu teoretycznego do modelu bazowego (baseline model), w którym zakłada się, że wszystkie zmienne są nieskorelowane. Innymi słowy, testują one jak dobrze badany model wyjaśnia dane w porównaniu do modelu, który zakłada brak jakichkolwiek relacji między zmiennymi. Jednakże, TLI, w przeciwieństwie do NFI, uwzględnia przy tym wielkość próby oraz (przede wszystkim) złożoność modelu, co sprawia że jest bardziej stabilny od NFI i przez to częściej stosowany.

W jaki sposób TLI uwzględnia złożoność modelu? Przykładowo, faworyzuje prostsze modele względem bardziej złożonych, gdy uzyskują one akceptowalne dopasowanie, a zatem większe skomplikowanie modelu nie poprawia dopasowania. Wadą jest jednak fakt, że przy małych próbach może on nieznacznie faworyzować prostsze modele, a przy dużych próbach nieznacznie bardziej złożone modele. Z tego względu TLI jest często interpretowany równolegle z innymi wskaźnikami, jak RMSEA, które dostarczają dodatkowych informacji o jakości dopasowania.

TLI nie jest jednym rozwinięciem NFI. Innym jest CFI, którego również tak jak TLI uwzględnia złożoność modelu i wielkość próby, ale kładzie większy nacisk na wielkość próby. Wartość CFI jest bardziej stabilna w zależności od skomplikowania modelu i wielkości próby, warto ją więc stosować gdy celem analizy jest porównywanie różnych modeli między sobą. TLI z kolei przydatny jest do interpretacji pojedynczego modelu jeśli zależy nam na uwzględnieniu oceny jego złożoności jako takiej.

Wartość TLI waha się od 0 do 1, gdzie wartości bliższe 1 wskazują na lepsze dopasowanie modelu, zazwyczaj wystarcza, gdy wartość ta jest wyższa niż 0,90, choć niekiedy podaje się bardziej zróżnicowane progi intepretacyjne:

  • TLI ≥ 0,95: wskazuje na bardzo dobre dopasowanie modelu.
  • 0,90 ≤ TLI < 0,95: oznacza, że model ma dobre dopasowanie.
  • TLI < 0,90: sugeruje słabsze dopasowanie modelu.

Więcej informacji na temat analizy SEM i miar dopasowania można znaleźć na stronie dr Jamesa Gaskina (link tutaj).

COFNIJ

wróć do spisu wszystkich pojęć

Podziel się wiedzą

z innymi

Opinie Klientów

Co o nas sądzą?

Współpracowaliśmy

między innymi z:

Nasi partnerzy