Parallel Analysis Criteria: Revised Equations for Estimating the Latent Roots of Random Data Correlation Matrices.

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Autor/inn/en	Lautenschlager, Gary J.; und weitere
Titel	Parallel Analysis Criteria: Revised Equations for Estimating the Latent Roots of Random Data Correlation Matrices.
Quelle	In: Educational and Psychological Measurement, 49 (1989) 2, S.339-45Infoseite zur Zeitschrift Verfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
Schlagwörter	Computer Simulation; Correlation; Equations (Mathematics); Estimation (Mathematics); Evaluation Criteria; Matrices; Monte Carlo Methods; Regression (Statistics) + Suchen Sie Ihr Suchwort? Computergrafik; Computersimulation; Korrelation; Equations; Mathematics; Gleichungslehre; Estimation; Schätzung; Matrizenrechnung; Monte-Carlo-Methode; Regression; Regressionsanalyse
Abstract	A method for estimating the first eigenvalue of random data correlation matrices is reported, and its precision is demonstrated via comparison to the method of S. J. Allen and R. Hubbard (1986). Data generated in Monte Carlo simulations with 10 sample sizes reaching up to 1,000 were used. (SLD)
Erfasst von	ERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC

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