1981. aastal ajakirjas Journal of Marketing Research avaldatud artiklis tutvustas rühm statistikuid keskmise ekstraheeritud variatsiooni kontseptsiooni - statistika, mis kirjeldab, kui suurt varieerumist varjatud muutuja poolt struktuurvõrrandimudelis jagatakse muude muutujate vahel. Ekstraheeritud keskmise variatsiooni arvutamiseks on vaja juba olemasolevat struktuurivõrrandi mudelit, kuna selleks on vaja latentse muutuja indikaatorite koormusi, mille jaoks seda arvutatakse.
Loetlege statistika, mida kasutatakse keskmise variatsiooniga ekstraheerimise arvutamiseks. Vajalik statistika on latentse huvipakkuva muutuja näitajate koormused, varjatud muutuja dispersioon ja kõigi näitajate mõõtmisvigade variatsioonid. See statistika peaks kõik pärinema otse teie struktuurvõrrandi mudelist.
Arvutage varjatud muutujale laaditavate indikaatorite ruutude summa. Loendite laadimine. Jagage need koormused ruutudeks. Summeerige saadud arvud. Helistage sellele väärtusele “SSI”.
Summeerige mõõtmisvigade dispersioon. Helistage sellele väärtusele “SVe”.
Arvutage eraldatud keskmise variandi nimetaja. Korrutage “SSI” varjatud muutuja dispersiooniga. Lisage tulemusele “SVe”. Kutsuge seda väärtust “Denom”.
Arvutage eraldatud keskmise variandi lugeja. Korrutage “SSI” varjatud muutuja dispersiooniga. Nimetage see tulemus numbriks.
Arvutage välja ekstraheeritud keskmine dispersioon. Jagage arv „Number” väärtusega „Denom”. Tulemuseks on arv, mis jääb vahemikku null kuni üks. See on ekstraheeritud keskmine dispersioon.