Re : quelles sont les bonnes étapes ou les étapes courantes pour réussir à construire un modèle d'équation structurelle ?Salut lujc07,
Ressources pour SEM :
Je vous recommande vivement de consulter certaines des ressources et publications de Laura (@LauraCS) comme un bon point de départ pour l'utilisation de SEM dans JMP.
Un bon à regarder est: https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Americas-2020/ABCs-of-Structural-Equations-Models-2020-US-45MP-590/ta-p/281529
De plus, il existe un certain nombre de bons textes SEM, je pense qu'un bon démarreur est "Principles and Practice of Structural Equation Modeling" de Rex Kline, il a un penchant appliqué. Les autres auteurs que vous verrez sont Ken Bollen, Schumacker & Lomax, Rick Hoyal et bien d'autres ; tous leurs textes sont également d'excellentes ressources et certains seront plus techniques que d'autres. La plupart des textes utiliseront probablement des exemples tirés de l'éducation et des sciences sociales, mais les approches s'appliquent généralement. La technique est tout simplement largement utilisée dans ces domaines.
Concernant: Q2 : Je pense qu'il serait généralement considéré comme plus approprié pour SEM de suivre l'analyse factorielle exploratoire (EFA / FA) par opposition à certaines des autres techniques de réduction de dimension que vous avez énumérées (PCA, clustering, etc.). Cependant, si vous lisez de la littérature, vous en verrez peut-être d'autres comme PCA. Une commande utile dans votre tête pour y penser pourrait être Matrice de corrélation -> EFA -> CFA -> SEM.
Concernant: Q1 : Les étapes 1 à 6 constituent un bon ensemble général d'étapes pour passer au SEM. En fait, je pense que parfois les gens oublient ces étapes précédentes importantes et essaient simplement de construire un modèle tout de suite, ce qui peut entraîner des maux de tête. Quelques suggestions que j'ai:
Étape 5 :
effectuer une analyse factorielle pour chaque groupe. Dans chaque groupe, j'ai sélectionné 2-3 variables qui ont des poids élevés et similaires dans le même facteur en tant qu'indicateurs pour une variable latente (cette étape a tendance à être subjective).
Dans votre étape FA, j'envisagerais d'inclure toutes les variables (v1-v9, etc.) associées à vos variables latentes "eau, air et habitat" dans la FA (vous l'avez peut-être fait mais je n'étais pas tout à fait sûr). La raison en est que cela vous aidera à identifier les variables susceptibles de se croiser avec ces autres facteurs et vous aidera à décider si vous souhaitez les inclure ou non. Un élément peut avoir fière allure lorsqu'il est seul dans un petit sous-ensemble, mais lorsqu'il est inclus avec les autres variables, il se peut que vous ne souhaitiez pas le conserver.Cela vous aidera également à voir si ces facteurs se séparent comme vous vous y attendiez.
De plus, utilisez au moins 3 variables pour une variable latente (bonne règle empirique) et si vous en avez plus, qui sont appropriées, et chargez bien sur un facteur (tel que 4 ou 5), amenez-les également pas besoin de jetez-les s'ils mesurent bien la construction. Si vous êtes en mesure d'avoir suffisamment de données, notez simplement qu'il est idéal si vous pouvez effectuer des EFA sur une partie des données (un ensemble de tests), puis effectuer un suivi avec des CFA sur un autre ensemble de données (un ensemble de validité). La structure factorielle des EFA sera déterminée par les données et son suivi avec les CFA sur un nouvel ensemble de données vous aidera à déterminer si les paramètres et les facteurs des éléments se reproduisent bien.
Étape 6 :
- 6. exécuter une analyse factorielle confirmatoire avec des variables sélectionnées (voir schéma ci-dessous). Si réussi (basé sur les indices d'ajustement, la fiabilité des indicateurs, la fiabilité composite, la fiabilité maximale de construction, la matrice de validité de construction), utilisez ces variables latentes pour construire un modèle d'équation structurelle avec des variables observées (développement humain, groupe d'animaux). S'il ne réussit pas, changez la combinaison de variables jusqu'à ce qu'il réussisse.
Après avoir défini vos variables pour vos variables latentes (en utilisant toutes les informations que vous avez notées dans votre message) et les variables observées que vous souhaitez utiliser, réfléchissez aux différents SEM que vous souhaitez tester. Le but du SEM est d'utiliser la théorie ou plus généralement vos connaissances d'un domaine à tester plusieurs modèles concurrents. Un modèle concurrent est un modèle qui diffère dans sa paramétrisation. Pour un exemple simple, si vous supprimiez le chemin entre "Human Development 2" et "Habitat", cela donnerait un nouveau modèle légèrement plus simple que vous pourriez tester (un modèle imbriqué). Le modèle diffère d'un paramètre et entraînerait un nouvel ensemble d'indices d'ajustement et de résultats. Si ce modèle s'adapte pratiquement aussi bien que le modèle qui incluait ce chemin, nous pourrions conclure qu'il existe des preuves statistiques qu'il s'agit d'un modèle plus parcimonieux qui s'adapte aussi bien qu'un modèle plus complexe. Vous pouvez développer cette idée et exécuter plusieurs modèles jusqu'à ce que vous choisissiez votre modèle qui présente un bon ajustement et qui soit raisonnable pour votre théorie. Lorsque vous modifiez votre modèle pour essayer d'autres modèles, je vous recommande d'être intentionnel avec vos changements de chemins et de tester des choses qui auraient du sens pour vous et la théorie qui vous intéresse.
Dans SEM, vous testez généralement des modèles (en modifiant les chemins) les uns par rapport aux autres pour voir dans quelle mesure ils recréent les moyennes et la structure de covariance des données par rapport à la complexité du modèle. Cette approche est un peu différente de quelque chose comme la régression où vous pourriez être intéressé à trouver un sous-ensemble de variables qui prédisent le mieux un résultat ou maximisent R au carré.
J'espère que ça aide. Les ressources que j'ai fournies auront beaucoup plus de profondeur que ce que j'ai pu fournir ici.
Re : quelles sont les bonnes étapes ou les étapes courantes pour réussir à construire un modèle d'équation structurelle ?Salut,
Je suis désolé de voir que vous n'avez pas encore reçu de réponse. L'une des raisons en est que SEM est relativement nouveau pour la communauté des utilisateurs de JMP.
Je pense que cela pourrait également aider si vous pouviez poster une seule question dans votre message. Les messages de discussion qui sont courts et les demandes spécifiques ont tendance à obtenir la meilleure réponse. Publier les exemples de données les plus simples possibles pour illustrer ce que vous essayez de faire est également une bonne chose dans la plupart des cas.
Je connais un peu le SEM (c'était l'un des modules de mon Stats MSc). D'après ce que je sais, je pense qu'il est difficile de donner une prescription pour "la bonne façon" de construire un modèle d'équation structurelle. Je n'en sais pas assez pour commenter l'approche que vous proposez. Je dirais que 50 variables, c'est beaucoup plus que ce que j'ai vu dans les exemples SEM, donc cela pourrait être difficile.
En termes de ressources, vous devriez rechercher n'importe quoi de Laura Castro-Schilo ( @LauraCS ). Par exemple, Présentation des modèles d'équations structurelles dans JMP(R) Pro 15 (2019-US-45MP-273)
Aussi, mon collègue, @jordanwalters , publie chaque mois des articles sur le SEM dans la Câble JMPer . Jordan pourrait avoir des suggestions de ressources qu'il a trouvées utiles lors de l'apprentissage de SEM.
Désolé je n'ai pas vraiment pu répondre à vos questions. Mais j'espère que cela vous sera utile.
Phil
Quelles sont les bonnes étapes ou les étapes courantes pour réussir à construire un modèle d'équation structurelle ?J'ai appris des théories sur la modélisation d'équations structurelles, mais je n'ai pas assez d'expérience dans la construction d'un modèle d'équation structurelle. J'ai passé trop de temps à lutter pour construire un bon SEM. J'ai quelques questions sur les étapes pour construire un modèle d'équation structurelle et j'espère que quelqu'un me donnera la réponse et me sauvera. J'utilise JMP pro 16.
Q1. Y a-t-il un problème avec mes propres étapes pour construire un modèle d'équation structurelle et y a-t-il une étape que j'ai manquée ?
Mes pas:
1. J'utilise l'estimation du maximum de vraisemblance, alors vérifiez la distribution de chaque variable qui peut être une variable endogène dans le modèle et transformez l'une d'entre elles qui n'est pas une distribution normale ;
2. redimensionner certaines variables avec une variance très grande ou petite pour éviter les problèmes d'estimation potentiels ;
3. J'ai plus de 50 variables liées à plusieurs aspects (environ 3 à 5) d'un système naturel (par exemple, l'eau, l'habitat, l'air). J'aimerais en utiliser certaines pour construire 3 à 5 variables latentes qui représentent différents aspects du système naturel. Ensuite, je voudrais utiliser certaines variables observées représentant le développement humain en tant que variables exogènes dans le modèle d'équation structurelle final pour voir comment le développement humain affecte plusieurs aspects d'un système naturel puis affecte un groupe d'animaux. Le schéma suivant est le modèle conceptuel.
4. exécuter une analyse de corrélation pour les 50 variables, sur la base du résultat et des théories existantes, j'ai regroupé les variables avec des corrélations> 0,3 et tombant théoriquement dans le même aspect (certaines variables étaient dans plusieurs groupes). J'ai donc plusieurs groupes de variables.
5. exécuter une analyse factorielle pour chaque groupe. Dans chaque groupe, j'ai sélectionné 2-3 variables qui ont des poids élevés et similaires dans le même facteur comme indicateurs d'une variable latente (cette étape a tendance à être subjective) ;
6. exécuter une analyse factorielle confirmatoire avec des variables sélectionnées (voir schéma ci-dessous). Si réussi (basé sur les indices d'ajustement, la fiabilité des indicateurs, la fiabilité composite, la fiabilité maximale de construction, la matrice de validité de construction), utilisez ces variables latentes pour construire un modèle d'équation structurelle avec des variables observées (développement humain, groupe d'animaux). S'il ne réussit pas, changez la combinaison de variables jusqu'à ce qu'il réussisse.
7. construire un modèle d'équation structurelle et vérifier les indices d'ajustement.
Q2 : quelles sont les bonnes étapes ou les étapes courantes pour réussir à construire un modèle d'équation structurelle ?
J'ai vu des réponses ou des vidéos mentionnant la réalisation d'une analyse de clustering, d'une PCA et d'une analyse factorielle avant CFA, mais je n'en suis pas sûr. Quelqu'un pourrait-il également me recommander des articles/livres/vidéos donnant des instructions étape par étape pour créer un SEM ? Merci.
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