Modellazione equazione strutturata - passo 1: specificare il modello

delle relazioni lineari esaminando le varianze e le covarianze delle variabili "(StatSoft, 2011) Questa è forse una delle affermazioni più chiare su SEM, SE si comprendono i termini utilizzati nella frase.

Quindi, esaminiamo.

Variabile - Secondo Merriam-Webster: "1) Un elemento o un fattore che può variare o cambiare 2) Una quantità che durante un calcolo è presunta variare o essere in grado di variare in rapporto al valore. "

Relazione lineare - Secondo Investopedia: nel modo più semplice termini," 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 un retta." Un esempio potrebbe essere il costo delle barche a vela che aumenta in modo lineare, mentre si sposta la linea in navi più grandi e più grandi misurata da filmati quadrati.

2) In statistica, la media aritmetica dei quadrati della deviazione di tutti i valori i valori in un insieme di numeri dalla loro media aritmetica La varianza e la sua radice quadrata (la deviazione standard) sono di fondamentale importanza come misura di dispersione. "

Covarianza variabile - Secondo Merriam-Webster:" In statistiche e la teoria della probabilità, la covarianza è una misura di quanto due variabili cambino insieme. "

Questo primo passo nel processo SEM è fondamentalmente uno dei ricercatori di mercato che affermano - o disegnano, attraverso l'utilizzo di un diagramma di percorso - il modo in cui crede che le variabili siano interrelate. Può aiutare a pensare all'effetto delle trasformazioni addizionali e multipliative. Ad esempio, se un elenco di numeri è moltiplicato per una costante K, anche la media e la deviazione standard vengono moltiplicati per il valore assoluto di K. È automatico. Con i numeri, sembra questo: per i numeri 1, 2 e 3: la media è 2 e la deviazione standard è 1. Dite K = 4. Moltiplicando 1, 2 e 3 da K risultati in 4, 8, 12. Per 4, 8 e 12, la media è 8 e la deviazione standard è 4. La varianza è 16. Ricorda che "la varianza è una misura di quanto ogni valore del set di dati sia dalla media". Quindi, la deviazione standard è quadrata.

Poiché sai che i due gruppi di numeri sono correlati, e sai quale è la varianza, puoi testare indirettamente l'ipotesi che un insieme di numeri sia correlato all'altro insieme di numeri confrontando la varianza delle variabili.

Le informazioni sulla modellazione di equazione strutturale qui di seguito sono basate sul contenuto del libro di R. H. Hoyle (ed.) 1995. Modello di equazione strutturale. SAGE Publications, Inc. Thousand Oaks, CA per gentile concessione di Google Books, e anche sulla graziosa interpretazione di scrittura complessa di SEM di Ricka Stoelting, ex San Francisco State University.

Nella fase di specificazione del modello, il modello viene definito in termini di parametri. Sono considerati due tipi di parametri: parametri fissi e parametri liberi.

Perché i parametri sono designati fissi o gratuiti?

L'identificazione dei parametri fissi e dei parametri liberi è fondamentale per l'integrità e l'applicazione del modello SEM. Le denominazioni fisse o libere determinano la comparazione dei componenti del modello. I componenti del modello sono: 1) il diagramma ipotizzato, 2) la varianza della popolazione di campione e 3) la matrice di covarianza. Ciascuno di questi componenti è importante per verificare l'adattamento del modello (che è il punto 4)

Il ricercatore del mercato determina quali parametri sono designati liberi e quali parametri sono designati fissi. Le scelte fatte dal ricercatore di mercato sono un riflesso dell'ipotesi

a priori

.

significa che "dal primo" in latino, quindi si riferisce all'ipotesi fatta prima della ricerca o dell'esperimento. Quindi un'ipotesi

a priori è una migliore ipotesi sulle relazioni da esplorare attraverso il processo SEM. Il ricercatore del mercato fa una buona ipotesi su quali percorsi saranno importanti nella struttura relazionale. Il ricercatore del mercato sostiene quali parametri svolgeranno una parte nella varianza del campione (che è osservabile) e nella matrice di covarianza. In altre parole, dove il ricercatore di mercato si aspetta che i rapporti si verificassero?

A parametro fisso è generalmente stabilito a zero. Zero significa che non esiste una relazione tra le variabili. Poiché il modello è basato 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 percorso viene tracciato nel diagramma SEM per un percorso con un valore di zero.

Un ricercatore di mercato si aspetta che i

parametri liberi abbiano valori diversi da zero. I parametri liberi sono stimati dai dati osservabili. Nel diagramma SEM, i percorsi dei parametri liberi sono contrassegnati da asterischi. Pronti per passare?

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