ブートストラップされたパラメーターと構造方程式モデルの非正規性による推定の適合

環境：

構造方程式モデリングのコンテキスト内では、マルディア検定によると非正規性がありますが、歪度と尖度の1変量インデックスは2.0未満です。

質問：

• パラメータ推定（係数推定）は、バイアス補正された方法でブートストラップ（1000反復）を使用して評価する必要がありますか？
• 従来のカイ2乗検定の代わりに、Bollen-Stineブートストラップバージョンを使用する必要がありますか？

以下はほんの数点です。

• 通常からの逸脱がある場合は、ブートストラップを行うことをお勧めします。
• 「1000」の複製の使用について言及します。複製の数を増やすと、計算時間と精度が向上します。したがって、モデルを最初に設定するときに、複製の数を比較的迅速に実行できるレベルに設定することがあります。ただし、レポートする最終モデルでは、複製の数を10,000以上に増やすことができます。
• データの正規性からの逸脱が穏やかな場合、正規性を前提とする係数およびモデル適合テストは、多くの場合、妥当な近似です。特に、構造方程式モデリングでよくあるように、大きなサンプルがある場合、帰無仮説を正規性として使用して有意検定を実行する仮定テストは、正規性を仮定するメソッドで持続するかどうかを決定する目的で過度に敏感であることがよくあります。歪度や尖度の値のような非正規性の実際のインデックスにもっと注意を払います（または、直感が十分に訓練されている場合は、変数のヒストグラムをチェックしてください）。
• 正規性からの逸脱が穏やかであれば、標準的なアプローチとブートストラップされたアプローチの両方で同様の結果が得られるはずです。結果がそのような分析的決定に対してロバストであることを示すと、結果に対する信頼が高まります。