Passaggio 1 di Five Steps to SEM
La premessa fondamentale di Structural Equation Modeling (SEM) è che un ricercatore di mercato "può verificare se determinate variabili sono interconnesse attraverso un insieme di relazioni lineari esaminando le varianze e le covarianze delle variabili" (StatSoft, 2011) Questa è forse una delle le affermazioni più chiare su SEM, SE capisci i termini usati nella frase. Quindi, rivediamo.
Variabile - (Noun) Secondo Merriam-Webster: "1).
Un elemento o fattore che può variare o cambiare; 2) Una quantità che si presume che durante un calcolo vari o sia in grado di variare di valore. "
Relazione lineare - Secondo Investopedia: In termini più semplici, "la relazione tra una variabile e una costante che può essere espressa in un grafico in cui una costante e una variabile sono collegate da una linea retta". Un esempio potrebbe essere il costo delle barche a vela che aumenta in modo lineare man mano che ci si sposta su una nave più grande e più grande misurata da una metratura.
Varianza - Secondo il Business Dictionary: "1) La differenza tra un risultato atteso e il risultato effettivo; 2) In statistica, la media aritmetica dei quadrati della deviazione di tutti i valori in un insieme di numeri dalla loro media aritmetica. e la sua radice quadrata (la deviazione standard) sono di fondamentale importanza come misura della dispersione. "
Covariance variabile - Secondo Merriam-Webster: "Nella statistica e nella teoria delle probabilità, la covarianza è una misura di quanto due variabili cambiano insieme".
Il SEM è basato su una struttura basata sulla matematica
Questo primo passo nel processo SEM è fondamentalmente uno dei ricercatori di mercato che dichiara - o traccia, attraverso l'uso di un diagramma di percorso - il modo in cui crede che le variabili siano correlate.
Può aiutare a pensare all'effetto delle trasformazioni additive e moltiplicative. Ad esempio, se una lista di numeri viene moltiplicata per una costante K, la media e la deviazione standard vengono anche moltiplicati per il valore assoluto di K. È automatico. Con i numeri, appare come segue: Per i numeri 1,2, e 3: La media è 2, e la deviazione standard è 1. Detti K = 4. Moltiplicando 1, 2 e 3 per K, ottieni 4, 8, & 12. Per 4, 8 e 12, la media è 8 e la deviazione standard è 4. La varianza è 16. Ricorda, "la varianza è una misura di quanto ogni valore nel set di dati è dalla media". Quindi, la deviazione standard al quadrato.
Poiché sai che le due serie di numeri sono correlate e sai qual è la varianza, puoi verificare indirettamente l'ipotesi che un insieme di numeri sia correlato all'altro insieme di numeri confrontando la varianza delle variabili.
Le informazioni sulla modellazione delle equazioni strutturali di seguito sono basate sul contenuto del libro di RH Hoyle (a cura di). 1995. Modellazione delle equazioni strutturali. SAGE Publications, Inc. Thousand Oaks, CA per gentile concessione di Google Books, e anche sulla graziosa interpretazione di una complessa scrittura su SEM di Ricka Stoelting, ex San Francisco State University.
Nella fase di specifica del modello, il modello è definito in termini di parametri. Vengono considerati due tipi di parametri: parametri fissi e parametri liberi.
Perché i parametri designati sono fissi o gratuiti?
Identificare quali parametri sono corretti e quali parametri sono liberi è fondamentale per l'integrità e l'applicazione del modello SEM. Le designazioni fisse o libere determinano come comparare i componenti del modello. I componenti del modello sono 1) Il diagramma ipotizzato, 2) la varianza della popolazione campione e 3) la matrice di covarianza. Ciascuno di questi componenti è importante per testare l'adattamento del modello (che è il passaggio 4)
Il ricercatore di mercato determina quali parametri sono designati liberi e quali parametri sono designati come fissi. Le scelte fatte dal ricercatore di mercato sono un riflesso dell'ipotesi a priori .
significa che il "dal primo" in latino, quindi si riferisce all'ipotesi fatta prima che la ricerca o l'esperimento abbia avuto luogo. Quindi un'ipotesi a priori è la migliore ipotesi sulle relazioni da esplorare attraverso il processo SEM.
Il ricercatore di mercato fa una stima migliore su quali percorsi saranno importanti nella struttura relazionale. Il ricercatore di mercato ipotizza quali parametri svolgeranno un ruolo nella varianza campionaria (che è osservabile) e nella matrice di covarianza. In altre parole, dove si aspetta che le relazioni si verifichino?
Un parametro fisso è generalmente stabilito a zero. Zero significa che non esiste una relazione tra le variabili. Poiché il modello si basa su percorsi, i parametri fissi avranno percorsi con etichette numeriche. Un'eccezione, ovviamente, si verifica se un valore di zero è stato assegnato a un percorso. Nessun tracciato viene disegnato nel diagramma SEM per un percorso con valore zero.
Un ricercatore di mercato si aspetta che i parametri liberi abbiano valori diversi da zero. I parametri gratuiti sono stimati dai dati osservabili. Nel diagramma SEM, i percorsi dei parametri liberi sono contrassegnati da asterischi.
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