Querschnittsstatistische Modellierung
Wann würde ich SEM wählen?
Strukturelle Gleichungsmodellierung (SEM) ist eine quantitative Forschungstechnik, die auch qualitative Methoden beinhalten kann. SEM wird verwendet, um die kausalen Beziehungen zwischen Variablen zu zeigen. Die in SEM dargestellten Beziehungen repräsentieren die Hypothesen der Forscher. In der Regel können diese Beziehungen nicht statistisch auf Direktionalität getestet werden.
SEM wird hauptsächlich für Forschung verwendet, die darauf abzielt, ein Forschungsdesign zu bestätigen, anstatt ein Phänomen zu erforschen oder zu erklären.
Das heißt, dass ein Forscher an der Stärke der Beziehungen zwischen Variablen in einer Hypothese interessiert sein könnte, und SEM ist eine Möglichkeit, diese Variablen zu untersuchen, ohne sich auf ein teures Forschungsprojekt festzulegen. SEM produziert Daten in einer visuellen Anzeige - und das ist Teil seiner Attraktivität. Bei der Verwendung von SEM erhält der Forscher eine aufgeräumte visuelle Darstellung , die leicht zu interpretieren ist, auch wenn die Statistiken hinter den Daten ziemlich komplex sind.
Was bedeutet Querschnittsvariation?
Querschnittsvariation ist die Variation über die Befragten, die Teil einer Forschungsstudie sind.
SEM wurde entwickelt, um komplexe Beziehungen zwischen Variablen zu untersuchen und die Beziehungen zu visuellen Darstellungen zu reduzieren. Ein Forschungsdesign kann in Bezug auf die Designstruktur und die Messungen, die in der Forschung durchgeführt werden, beschrieben werden. Diese Struktur- und Messverhältnisse sind die Grundlage für eine Hypothese.
Und bei der Verwendung von SEM kann das Forschungsdesign computergestützt modelliert werden. Die Beziehungen, die in der SEM-Modellierung angezeigt werden, werden durch Daten bestimmt, die in einer Matrix angeordnet sind. SEM verwendet Querschnittsvariationen, um die Modellierung durchzuführen, die die Schlussfolgerungen liefert.
Woher kam die Idee der Pfadanalyse?
SEM ist eine Querschnittsstatistik, die auf ökonometrische Analysen zurückgeht.
Ökonometrisch bedeutet das Feld der Ökonomie und die Mathematik, die in der Wirtschaft verwendet werden, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Bedingungen und Variablen, die die Wirtschaft beeinflussen, zu beschreiben.
SEM ist eine Kombination aus Faktorenanalyse und multipler Regression. Die Begriffe Faktor und Variable beziehen sich auf das gleiche Konzept in der Statistik.
Path-Analyse ist eine Variation von SEM, die eine Art von multivariaten Verfahren ist, die es einem Forscher ermöglicht, die unabhängigen Variablen und abhängigen Variablen in einem Forschungsdesign zu untersuchen.
- Variablen können kontinuierlich oder diskret sein.
- SEM arbeitet mit gemessenen Variablen und latenten Variablen.
- Die Pfadanalyse verwendet nur gemessene Werte.
- Messgrößen können beobachtet werden und sind messbar.
- Latente Variablen können nicht direkt beobachtet werden, aber ihre Werte können durch ihre Beziehungen zu beobachteten Variablen impliziert werden.
- Zwei oder mehr gemessene Variablen sind notwendig, um einen Wert für eine latente Variable zu bestimmen.
Was ist der Unterschied zwischen Mess- und Strukturmodellen?
SEM hat zwei grundlegende Teile: Ein Messmodell und ein Strukturmodell.
Die Beziehungen zwischen den Variablen (sowohl gemessen als auch latent) sind im Messmodell dargestellt. Nur die Beziehungen zwischen den latenten Variablen sind im Strukturmodell dargestellt.
Ein wichtiger Vorteil der Verwendung latenter Variablen besteht darin, dass sie frei von Zufallsfehlern sind. Der mit den latenten Variablen verbundene Fehler wird in der SEM-Analyse statistisch geschätzt und entfernt. Nur eine gemeinsame Varianz bleibt bestehen. Aufgeräumt.
Wie wird eine SEM-Analyse durchgeführt?
Ein SEM besteht aus fünf diskreten Schritten. Sie sind wie folgt:
- Geben Sie das Modell an
- Identifizieren Sie das Modell
- Schätze das Modell ab
- Testen Sie das Modell Fit
- Manipulieren Sie das Modell
Wenn Sie zum ersten Mal etwas über Strukturierte Gleichungsmodellierung lernen, ist es hilfreich, jeden dieser Schritte einzeln zu betrachten. Nicht unabhängig, sondern nur einzeln.