Interessant

Strukturele vergelyking modellering

Strukturele vergelyking modellering


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Strukturele vergelyking modellering is 'n gevorderde statistiese tegniek wat baie lae en baie ingewikkelde konsepte bevat. Navorsers wat strukturele vergelyking-modellering gebruik, het 'n goeie begrip van basiese statistieke, regressie-analises en faktoranalises. Die opstel van 'n strukturele vergelykingmodel verg streng logika sowel as 'n diepgaande kennis van die veldteorie en empiriese bewyse. Hierdie artikel bied 'n baie algemene oorsig van modellering van strukturele vergelyking sonder om in die verwikkelde probleme betrokke te raak.

Strukturele vergelyking modellering is 'n versameling statistiese tegnieke waarmee 'n stel verwantskappe tussen een of meer onafhanklike veranderlikes en een of meer afhanklike veranderlikes ondersoek kan word. Beide onafhanklike en afhanklike veranderlikes kan deurlopend óf diskreet wees en kan óf faktore óf gemete veranderlikes wees. Strukturele vergelyking modellering word ook deur verskillende name benoem: oorsaaklike modellering, oorsaaklike analise, gelyktydige vergelyking modellering, analise van kovariansiestrukture, padanalise en bevestigende faktoranalise.

Wanneer verkennende faktoranalise gekombineer word met meervoudige regressie-analises, is die resultaat strukturele vergelyking-modellering (SEM). Met SEM kan vrae beantwoord word wat meervoudige regressie-ontledings van faktore behels. Op die eenvoudigste vlak het die navorser 'n verwantskap tussen 'n enkele gemete veranderlike en ander gemete veranderlikes. Die doel van SEM is om te probeer om “rou” korrelasies tussen regstreeks waargenome veranderlikes te verklaar.

Paddiagramme

Paddiagramme is fundamenteel vir SEM omdat dit die navorser toelaat om die hipotese model of stel verwantskappe te diagram. Hierdie diagramme is nuttig om die idees van die navorser oor die verwantskappe tussen veranderlikes op te klaar en kan direk vertaal word in die vergelykings wat benodig word vir analise.

Paddiagramme bestaan ​​uit verskillende beginsels:

  • Gemete veranderlikes word voorgestel deur vierkante of reghoeke.
  • Faktore, wat bestaan ​​uit twee of meer aanwysers, word deur sirkels of ovale voorgestel.
  • Verwantskappe tussen veranderlikes word met reëls aangedui; 'n Gebrek aan 'n lyn wat die veranderlikes verbind, impliseer dat daar geen direkte verwantskap is nie.
  • Alle lyne het een of twee pyle. 'N Lyn met een pyl verteenwoordig 'n direkte verklaring tussen twee veranderlikes, en die veranderlike met die pyltjie na die rigting is die afhanklike veranderlike. 'N Reël met 'n pyl aan beide kante dui op 'n ongeïnanaliseerde verhouding sonder enige implisiete rigting van effek.

Navorsingsvrae wat deur struktuurvergelyking-modellering aangespreek word

Die hoofvraag wat deur strukturele vergelykingsmodellering gevra word, is: "Produseer die model 'n geskatte populasie-kovariansiematriks wat ooreenstem met die steekproef (waargenome) kovariansie-matriks?" Daarna is daar verskeie ander vrae wat SEM kan beantwoord.

  • Toereikendheid van die model: Parameters word geskat om 'n geskatte populasie-kovariansiematriks te skep. As die model goed is, sal die parameterberamings 'n geskatte matriks produseer wat naby die monster-samevariansmatriks is. Dit word hoofsaaklik beoordeel met die chi-kwadraat-toetsstatistiek en geskikte indekse.
  • Toetsingsteorie: Elke teorie, of model, genereer sy eie kovariansiematriks. Watter teorie is dus die beste? Modelle wat mededingende teorieë in 'n spesifieke navorsingsgebied verteenwoordig, word op mekaar beraam, op mekaar geplaas en geëvalueer.
  • Hoeveelheid afwyking in die veranderlikes wat deur die faktore verantwoord word: Hoeveel van die variansie in die afhanklike veranderlikes word deur die onafhanklike veranderlikes verantwoord? Dit word beantwoord deur middel van R-kwadraatstatistieke.
  • Betroubaarheid van die aanwysers: Hoe betroubaar is elk van die gemete veranderlikes? SEM verkry betroubaarheid van gemete veranderlikes en interne konsekwentheidsmetings van betroubaarheid.
  • Parameterberamings: SEM genereer parameterberamings, of koëffisiënte, vir elke pad in die model, wat gebruik kan word om te onderskei of een pad min of meer belangrik is as ander paaie om die uitkomsmaat te voorspel.
  • Bemiddeling: Beïnvloed 'n onafhanklike veranderlike 'n spesifieke afhanklike veranderlike, of beïnvloed die onafhanklike veranderlike die afhanklike veranderlike deur 'n bemiddelende veranderlike? Dit word 'n toets van indirekte effekte genoem.
  • Groepsverskille: Verskil twee of meer groepe in hul samevariërmatrikse, regressiekoëffisiënte of middele? In SEM kan meerdere groepmodelle gedoen word om dit te toets.
  • Longitudinale verskille: Verskille binne en tussen mense oor tyd heen kan ook ondersoek word. Hierdie tydsinterval kan jare, dae of selfs mikrosekondes wees.
  • Modeling op meer vlakke: hier word onafhanklike veranderlikes by verskillende geneste vlakke van meting versamel (byvoorbeeld studente wat in klaskamers geneste is binne skole) word gebruik om afhanklike veranderlikes op dieselfde of ander metingsvlakke te voorspel.

Swakhede van modellering van struktuurvergelyking

Met betrekking tot alternatiewe statistiese prosedures, het die strukturele vergelyking modellering verskeie swakhede:

  • Dit benodig 'n relatiewe groot steekproefgrootte (N van 150 of groter).
  • Dit verg veel meer formele opleiding in statistiek om SEM-sagtewareprogramme effektief te kan gebruik.
  • Dit vereis 'n goed gespesifiseerde meting en konseptuele model. SEM is teoriegedrewe, daarom moet 'n mens goed ontwikkelde a priori-modelle hê.

verwysings

Tabachnick, B. G. en Fidell, L. S. (2001). Met behulp van multivariate statistieke, vierde uitgawe. Needham Heights, MA: Allyn en Bacon.

Kercher, K. (Toegang tot November 2011). Inleiding tot SEM (Structural Equation Modelling). //www.chrp.org/pdf/HSR061705.pdf


Video, Sitemap-Video, Sitemap-Videos