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File this under papers that make me go "AHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH" https://t.co/2XBZQgHWdb https://t.co/53ANpUACNL
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Brief summary for fit statistics in SEM from the Behavior Research Methods. https://t.co/kgu78v6UBm
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@david_disabato @R__INDEX @JessieSunPsych "The results showed that DWLS and ULS lead to smaller RMSEA and larger CFI and TLI values than does ML for all manipulated conditions, regardless of whether or not the indices are scaled." https://t.co/5nM1aky7BS
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#RMSEA, #CFI, and #TLI in #structuralequation modeling with ordered categorical data: The story they tell depends on the estimation methods💻🔧 https://t.co/hYizIJSvje
709 followers
RT @unnombrealazar: Artículo relevante para psicómetras. El mensaje es demoledor: los puntos de corte habituales para evaluar modelos estru…
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RT @unnombrealazar: Artículo relevante para psicómetras. El mensaje es demoledor: los puntos de corte habituales para evaluar modelos estru…
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RT @unnombrealazar: Artículo relevante para psicómetras. El mensaje es demoledor: los puntos de corte habituales para evaluar modelos estru…
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Artículo relevante para psicómetras. El mensaje es demoledor: los puntos de corte habituales para evaluar modelos estructurales (CFI, TLI > .95; RMSEA < .06) no sirven para el análisis de variables ordinales. Años usando puntos de corte que no sirven
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RMSEA, CFI, and TLI in structural equation modeling with ordered categorical data: The story they tell depends on the estimation methods https://t.co/XWoxWBC1nv BehResM