Niveau : Intermédiaire
【Présentateur】
Masaru Kawasaki, École de gestion des affaires de l'Université JF Oberlin, chargé de cours spécialement désigné
Takenori Takahashi, professeur invité, École supérieure de gestion de la santé, Université Keio
[Résumé de l'annonce]
La modélisation par équation structurelle (SEM) est généralement utilisée pour tester des modèles hypothétiques complexes dans le but d'obtenir une vue à vol d'oiseau. Cependant, une recherche préalable minutieuse et une connaissance spécialisée de la zone cible sont indispensables pour construire le modèle hypothétique qui est au cœur de cette approche, et il faut beaucoup de temps et d'énergie pour le préparer et l'examiner. De plus, même si des essais et des erreurs sont répétés dans l'examen du modèle hypothétique, il n'est pas toujours possible d'obtenir un modèle avec une bonne qualité d'ajustement en conséquence. De plus, de ce fait, il arrive souvent que l'on ne puisse pas se convaincre et que l'on amène à une considération persuasive envers les autres.
Dans cette présentation, nous présenterons une méthodologie pour développer un modèle hypothétique de SEM, à partir des résultats d'une analyse causale bilatérale sélective basée sur l'orientation prioritaire, en utilisant le cas de la recherche en ligne. Dans cette méthodologie d'extension progressive du modèle d'hypothèse, en utilisant l'outil d'analyse de JMP Pro, il est possible d'aborder efficacement la construction du modèle d'hypothèse de SEM, et l'indice d'adéquation de plusieurs modèles peut être facilement comparé. Ce sera possible. Au moment de la présentation, une explication concrète de cette méthodologie sera donnée d'une manière facile à comprendre avec une démonstration JMP utilisant des données d'enquête réelles.
* Aucune vidéo ne sera publiée dans cette annonce.
