Stap 1 van Vyf stappe na SEM
Die fundamentele uitgangspunt van strukturele vergelyking modellering (SEM) is dat 'n marknavorser kan toets of sekere veranderlikes met mekaar verbind word deur 'n stel lineêre verwantskappe deur die afwykings en kovarianes van die veranderlikes te ondersoek. (StatSoft, 2011) Dit is miskien een van die duidelikste stellings oor SEM, as jy die terme wat in die sin gebruik word, verstaan. Dus, laat ons hersien.
Variable - (Noun) Volgens Merriam-Webster: "1).
'N Element of faktor wat verander of verander kan word; 2) 'n Hoeveelheid wat tydens 'n berekening aangeneem word, wissel of kan verander in waarde. "
Lineêre Verwantskap - Volgens Investopedia: In die eenvoudigste terme, "die verhouding tussen 'n veranderlike en 'n konstante wat uitgedruk kan word in 'n grafiese waarin 'n konstante en 'n veranderlike deur 'n reguitlyn verbind word." 'N Voorbeeld hiervan is die koste van seilbote wat op 'n lineêre manier toeneem, aangesien 'n mens op die lyn beweeg na groter en groter skepe soos gemeet deur vierkante beeldmateriaal.
Variansie - Volgens die besigheidswoordeboek: "1) Die verskil tussen 'n verwagte resultaat en die werklike resultaat; 2) In statistieke word die rekenkundige gemiddelde van die vierkante van die afwyking van alle waardes in 'n stel getalle uit hul rekenkundige gemiddelde. en sy vierkantswortel (die standaardafwyking) is van fundamentele belang as 'n mate van verspreiding. "
Variabele Covariance - Volgens Merriam-Webster: "In statistiek en waarskynlikheidsleer is kovariansie 'n mate van hoeveel twee veranderlikes saam verander."
Die SEM is gebaseer op struktuur wat op Wiskunde gebaseer is
Hierdie eerste stap in die SEM-proses is basies een van die marknavorsers wat - of die gebruik van 'n paddiagram teken - die manier waarop sy / sy glo die veranderlikes is onderling verwant.
Dit kan help om te dink oor die effek van additief en vermenigvuldigingstransformasies. Byvoorbeeld, as 'n lys getalle vermenigvuldig word met 'n konstante K, word die gemiddelde en die standaardafwyking ook vermenigvuldig met die absolute waarde van K. Dit is outomaties. Met getalle lyk dit soos volg: Vir nommers 1,2, & 3: Die gemiddelde is 2 en die standaardafwyking is 1. Sê K = 4. Vermenigvuldig 1, 2, en 3 deur K resultate in 4, 8, & 12. Vir 4, 8 en 12 is die gemiddelde 8 en die standaardafwyking is 4. Die variansie is 16. Onthou, "variansie is 'n mate van hoe ver elke waarde in die datastel van die gemiddelde af is." Dus, die standaardafwyking het kwadraat.
Omdat jy weet dat die twee stelle getalle verband hou, en jy weet wat die afwyking is, kan jy die hipotese indirek toets dat een stel nommers verband hou met die ander stel getalle deur die variansie van die veranderlikes te vergelyk.
Die inligting oor strukturele vergelyking modellering hieronder is gebaseer op die inhoud van die boek deur RH Hoyle (ed.) 1995. Structural Equation Modeling. SAGE Publications, Inc. Duisend Oaks, CA met vergunning van Google Books, en ook oor die genotvolle interpretasie van komplekse skryfwerk oor SEM deur Ricka Stoelting, voorheen van San Francisco State University.
In die model spesifikasiestap word die model gedefinieer in terme van die parameters. Twee soorte parameters word oorweeg: Vaste parameters en vrye parameters.
Waarom word Parameters Vaste of Vry aangedui?
Om te bepaal watter parameters vasgestel is en watter parameters vry is, is krities vir die integriteit en toepassing van die SEM-model. Die vaste of vrye aanwysings bepaal hoe die komponente van die model vergelyk word. Die modelkomponente is 1) Die hipotese-diagram, 2) die steekproefbevolkingsafwyking, en 3) die kovariansiematriks. Elk van hierdie komponente is belangrik om die fiksheid van die model te toets (wat is Stap 4)
Die marknavorser bepaal watter parameters vrylik aangedui word en watter parameters aangewys word. Die keuses wat deur die marknavorser gemaak word, is 'n weerspieëling van die a priori- hipotese.
beteken dat die "van die voormalige" in Latyn, dit verwys na die hipotese wat gemaak is voordat die navorsing of eksperiment plaasgevind het. So 'n a priori- hipotese is die beste raai oor die verhoudings wat deur die SEM-proses ondersoek moet word.
Die marknavorser maak die beste raai oor watter paaie belangrik sal wees in die verhoudingsstruktuur. Die marknavorser vermoed watter parameters 'n rol sal speel in die steekproefverandering (wat waarneembaar is) en in die kovariansiematriks. Met ander woorde, waar verwag die marknavorser die verhoudings om te gebeur?
'N Vaste parameter word gewoonlik by nul vasgestel. Nul beteken dat daar nie 'n verhouding tussen die veranderlikes is nie. Omdat die model op paaie gebaseer is, sal die vaste parameters paaie hê met numeriese etikette. 'N Uitsondering kom natuurlik voor as 'n waarde van nul aan 'n pad toegeken is. Geen pad word in die SEM-diagram geteken vir 'n pad met 'n waarde van nul nie.
'N Marknavorser verwag dat die vrye parameters ander waardes as nul sal hê. Die vrye parameters word bereken uit die data wat waarneembaar is. In die SEM-diagram word die paaie van die vrye parameters gemerk met sterretjies.
Klaar om voort te gaan?
- Identifiseer die Model
- Skat die model
- Toets die Model Fit
- Manipuleer die Model