Modèle d'équation structurelle Coefficients de chemin normalisés supérieurs à 1Bonjour ! Je viens de construire un modèle d'équation structurelle comprenant deux variables latentes. Chaque variable latente a trois indicateurs. Cependant, après avoir exécuté le modèle, il y a trois coefficients de chemin standardisés supérieurs à 1 (qualité de l'eau > St[Mac... MMI] ; latent 1 > St[Mac... MMI] ; St[Base...Index] > St[Mac... MMI]). Normalement, les coefficients de chemin standardisés devraient être inférieurs à 1. J'ai fait quelques recherches et c'est peut-être à cause de la multicolinéarité. Cependant, j'ai vérifié la matrice de corrélation et il semble qu'il n'y ait pas de multicolinéarité. Je ne sais pas pourquoi cela se produit et j'espère que quelqu'un pourra me donner la réponse. Merci !
Études de marché et de consommationFusion et nettoyage des donnéesIngénierie de la qualité et des procédésFenêtresRe : Modèle d'équation structurelle Coefficients de chemin normalisés supérieurs à 1salut @lujc07 ,
En effet, comme vous l'avez noté, il y a des moments où les estimations standardisées sont supérieures à 1 et, compte tenu des images que vous avez partagées, cela est dû aux variances et covariances impliquant les variables latentes, qui sont omises dans la matrice de corrélation que vous avez fournie. Vous pouvez avoir une idée des associations entre les variables latentes et votre résultat MMI en examinant les covariances implicites du modèle (sous le menu du triangle rouge du modèle ajusté). L'estimation standardisée pour une régression est obtenue en multipliant le coefficient non standardisé par le rapport des écarts types implicites du modèle des variables de/à. Par exemple, dans votre modèle, l'estimation standardisée pour Latent 1 --> MMI (appelons-la Beta) peut être calculée comme :
Beta = estimation non standardisée * sqrt (variance implicite du modèle de Latent 1) / sqrt (variance implicite du modèle de MMI des macroinvertébrés)
J'espère que cela aidera à répondre à votre question !
~ Laura
Re : Modèle d'équation structurelle Coefficients de chemin normalisés supérieurs à 1Salut Laura,
Merci d'avoir répondu. Je comprends votre explication du calcul des coefficients standardisés. Mais je ne comprends toujours pas pourquoi les variances et les covariances impliquant les variables latentes causent le problème. Y a-t-il une erreur de spécification dans mon modèle telle que je pourrais créer des chemins entre des variables qui ont de très faibles corrélations ? J'ai joint la corrélation, la covariance, la matrice de covariance implicite pour que vous puissiez vérifier. Merci beaucoup.
Re : Modèle d'équation structurelle Coefficients de chemin normalisés supérieurs à 1salut @lujc07 ,
J'apprécie que vous partagiez ces captures d'écran, mais il y a encore une certaine ambiguïté quant au modèle que vous adaptez. Je ne vois pas les covariances qui sont spécifiées dans le modèle autre que celle entre Développé et Agriculture (des arêtes sont-elles cachées dans le diagramme ?). D'après ce que je vois dans les captures d'écran, il semble qu'il vous manque des covariances entre la température, la qualité de l'eau et latent 1 (celles-ci représenteraient des covariances entre les résidus de ces variables). L'ajout de ces covariances modifiera la structure de covariance implicite du modèle pour les variables latentes et leurs relations avec la température ET votre résultat final (Macroinvertébrés MMI), ce qui pourrait améliorer un peu les choses. Je suis également curieux des problèmes potentiels avec les données et/ou la convergence du modèle. Quels avertissements recevez-vous dans le rapport ? Je peux voir que vous avez un écart négatif de MMI qui est troublant. Je vous suggère d'essayer d'ajouter ces covariances (en supposant qu'elles ne soient pas déjà spécifiées) et si vous rencontrez toujours des problèmes de variance négative ou de convergence, veuillez contacter le support technique à l'adresse support@jmp.com où vous pouvez partager vos données et vos scripts afin que nous puissions mieux vous aider.
Meilleur,
~ Laura
