레벨 : 초보자
Laura Castro-Schilo, SAS JMP 리서치 통계 개발자
요약:
SEM (Structural Equations Models)은 다양한 모델링 도구를 제공하는 JMP Pro 15의 새로운 플랫폼입니다. 확인 요인 분석, 경로 분석, 측정 오류 모델 및 잠재 성장 곡선 모델은 가능성의 일부입니다. 이 프레젠테이션에서는 SEM에 대한 일반적인 소개, 분석가 및 연구원에게 제공하는 고유 한 기능, JMP Pro 15에서 구현되는 방법 및 시장 및 소비자를 포함한 다양한 분야에 적용되는 방법을 설명하여 SEM에 대한 일반적인 소개를 제공합니다. 연구, 공학, 교육, 건강 및 기타. 우리는 SEM 플랫폼이 변수 간의 관계를 탐색하고 경쟁 이론을 테스트하는 데 사용되는 방법을 보여주기 위해 모든 사람이 관련시킬 수있는 경험적 예를 사용합니다.
요약:
아래 비디오는 프레젠테이션의 "감정 이론"과 일치하는 모델을 맞추는 방법을 보여줍니다. 첨부 된 슬라이드와 함께 사용자는 SEM 플랫폼 사용 방법을 안내 할 수 있습니다. 테이크 아웃 포인트는 다음과 같습니다.
- 변수가 서로 어떻게 관련되어 있는지에 대한 3 가지 사전 이론이 있습니다.
- 각 이론에 맞는 SEM 모델을 적합
- 우리는 다음과 같이 가장 적합한 모델을 찾습니다.
- 개별 모델 적합성을 검사합니다. 이 예에서는 부적합의 척도 인 카이 제곱을 사용했습니다. 자유도 (df) 및 중요하지 않은 점에 대해서는 작지만 CFI 및 RMSEA 큰 샘플 크기로도 사용할 수 있습니다. 정규화 된 잔차 히트 맵도 사용했습니다. 우리는 이러한 잔차를 +/- 2 단위로 원합니다.
- 모델 간 적합성 비교 그만큼 AICc 가중치 이 작업을 도와주세요. 모델이 중첩 될 때 (즉, 하나는 다른 하나에 완전히 포함됩니다 (이 예에서는 이론 # 1의 모델은 이론 # 2의 모델 내에 중첩)) 카이 제곱과 df의 차이를 취할 수 있습니다. 카이-제곱 분포로 유의성을 테스트 할 수있는 델타-카이-제곱 및 델타 -df를 구합니다.
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