Dwarsdepartementele Statistiese Modellering
Wanneer sal ek SEM kies?
Strukturele vergelyking modellering (SEM) is kwantitatiewe navorsingstegniek wat ook kwalitatiewe metodes kan inkorporeer. SEM word gebruik om die oorsaaklike verwantskappe tussen veranderlikes te toon. Die verhoudings wat in SEM getoon word, verteenwoordig die hipoteses van die navorsers. Tipies, hierdie verhoudings kan nie statisties getoets word vir rigtinggewendheid nie.
SEM word meestal gebruik vir navorsing wat ontwerp is om 'n navorsingsstudie-ontwerp te bevestig eerder as om 'n verskynsel te verken of te verduidelik.
Dit wil sê dat 'n navorser belangstel in die sterkte van die verhoudings tussen veranderlikes in 'n hipotese, en SEM is 'n manier om daardie veranderlikes te ondersoek sonder om 'n duur navorsingsprojek te pleeg. SEM produseer data in 'n visuele vertoning - en dit is deel van sy appèl. By die gebruik van SEM kry die navorser 'n netjiese visuele vertoning wat maklik is om te interpreteer, selfs al is die statistieke agter die data redelik kompleks.
Wat word bedoel deur deursnee-afwyking?
Dwarsdeursnee-variasie is die variasie oor die respondente wat deel is van 'n navorsingsstudie.
SEM is ontwerp om te kyk na komplekse verhoudings tussen veranderlikes, en om die verhoudings tot visuele voorstellings te verminder. 'N Navorsingsontwerp kan beskryf word in die kern van die ontwerpstruktuur en die metings wat in die navorsing gedoen word. Hierdie strukturele en metingsverhoudings vorm die basis vir 'n hipotese.
En by die gebruik van SEM, kan die navorsingsontwerp op rekenaar gemodelleer word. Die verhoudings wat in SEM modellering vertoon word, word bepaal deur data wat in 'n matriks gereël word. SEM gebruik dwarssnitafwisseling om die modellering te doen wat die gevolgtrekkings lewer.
Waar kom die idee van padanalise vandaan?
SEM is 'n dwarssnit- statistiese modelleringstegniek wat sy oorsprong in ekonometriese analise het.
Ekonometriese beteken die veld van ekonomie en die wiskunde wat in ekonomie gebruik word om die verhoudings tussen verskillende toestande en veranderlikes wat die ekonomie uitoefen, te beskryf.
SEM is 'n kombinasie van faktor analise en meervoudige regressie. Die terme faktor en veranderlike verwys na dieselfde konsep in statistiek.
Padanalise is 'n variasie van SEM, wat 'n soort multivariate prosedure is wat 'n navorser toelaat om die onafhanklike veranderlikes en afhanklike veranderlikes in 'n navorsingsontwerp te ondersoek.
- Veranderlikes kan deurlopend of diskreet wees.
- SEM werk met gemete veranderlikes en latente veranderlikes.
- Padanalise gebruik slegs meetwaardes.
- Gemete veranderlikes kan waargeneem word en meetbaar is.
- Latente veranderlikes kan nie direk waargeneem word nie, maar hul waardes kan geïmpliseer word deur hul verhoudings met waargeneemde veranderlikes.
- Twee of meer gemeet veranderlikes is nodig om 'n waarde vir 'n latente veranderlike te bepaal.
Wat is die verskil tussen meet en struktuurmodelle?
SEM het twee basiese dele: 'n meetmodel en 'n strukturele model.
Die verwantskappe tussen die veranderlikes (beide gemeet en latent) word in die meetmodel getoon. Slegs die verhoudings tussen die latente veranderlikes word in die struktuurmodel getoon.
Een belangrike voordeel van die gebruik van latente veranderlikes is dat hulle vry van ewekansige foute is. Die fout wat verband hou met die latente veranderlikes word statisties beraam en verwyder in die SEM-analise. Slegs 'n algemene afwyking bly. Netjies.
Hoe word 'n SEM-analise uitgevoer?
'N SEM word opgestel deur vyf diskrete stappe. Hulle is soos volg:
- Spesifiseer die model
- Identifiseer die Model
- Skat die model
- Toets die Model Fit
- Manipuleer die Model
Wanneer u eers oor gestruktureerde vergelyking modellering leer, is dit nuttig om elkeen van hierdie stappe individueel te oorweeg. Nie onafhanklik nie, maar net een op 'n slag.