Nivel: Principiante
Laura Castro-Schilo, desarrolladora de estadísticas de investigación de JMP, SAS
Structural Equation Models (SEM) es una nueva plataforma en JMP Pro 15 que ofrece numerosas herramientas de modelado. El análisis factorial confirmatorio, el análisis de ruta, los modelos de error de medición y los modelos de curva de crecimiento latente son solo algunas de las posibilidades.
En esta presentación, brindamos una introducción general a SEM describiendo qué es, las características únicas que ofrece a los analistas e investigadores, cómo se implementa en JMP Pro 15 y cómo se aplica en una variedad de campos, incluido el mercado y investigación del consumidor, ingeniería, educación, salud y otros. Usaremos un ejemplo empírico, con el que todos puedan relacionarse, para mostrar cómo se usa la plataforma SEM para explorar las relaciones entre variables y probar teorías en competencia.
@DavidLeber ,
No tenía un diario para la presentación, pero capturé un breve video en mi computadora, en el que ajusté modelos consistentes con cada una de las "Teorías de la emoción" en la presentación. Adjunto el video a esta respuesta. Junto con las diapositivas, espero que sea más fácil entender cómo usar la plataforma SEM. Aquí están los puntos para llevar:
- Tenemos 3 teorías a priori de cómo nuestras variables se relacionan entre sí
- Ajustamos modelos en SEM que se mapean en cada una de las teorías
- Buscamos el modelo más adecuado mediante:
- Examen del ajuste del modelo individual. En este ejemplo usamos el chi-cuadrado, una medida de desajuste --queremos que sea pequeño con respecto a los grados de libertad (df) y no significativo, pero el CFI y RMSEA también se pueden usar y son mejores con muestras de gran tamaño. También usamos el mapa de calor de residuos normalizados; queremos esos residuales dentro de +/- 2 unidades.
- Comparación del ajuste entre modelos. los Pesos AICc ayúdanos con esta tarea. Cuando los modelos están anidados (es decir, uno está completamente contenido dentro del otro; en nuestro ejemplo, el modelo de la Teoría n.° 1 está anidado dentro del modelo de la Teoría n.° 2), podemos tomar la diferencia entre las chi-cuadradas y las gl para obtener un delta-chi-cuadrado y delta-df cuya significancia se puede probar con una distribución de chi-cuadrado.
¡Espero que esto ayude!
~Laura
Sería genial obtener el JRN para esta presentación: el PDF es informativo, pero me cuesta entender los resultados sin ver el proceso real.
