quali sono i passaggi giusti o comuni per costruire con successo un modello di equazioni strutturali?Ho imparato teorie sulla modellazione di equazioni strutturali ma non ho abbastanza esperienza nella costruzione di un modello di equazioni strutturali. Ho passato troppo tempo a lottare con la costruzione di un buon SEM. Ho alcune domande sui passaggi per costruire un modello di equazioni strutturali e spero che qualcuno mi dia la risposta e mi salvi. Sto usando JMP pro 16.
Q1. C'è qualche problema con i miei passaggi per costruire un modello di equazione strutturale e c'è qualche passaggio che ho perso?
I miei passi:
1. Sto usando la stima di massima verosimiglianza, quindi controlla la distribuzione di ogni variabile che può essere variabile endogena nel modello e trasforma qualsiasi di esse che non sia una distribuzione normale;
2. ridimensionare alcune variabili con varianza molto grande o piccola per evitare potenziali problemi di stima;
3. Ho più di 50 variabili relative a diversi aspetti (circa 3 - 5) di un sistema naturale (es. acqua, habitat, aria). Vorrei usarne alcuni per costruire da 3 a 5 variabili latenti che rappresentano diversi aspetti del sistema naturale. Quindi vorrei utilizzare alcune variabili osservate che rappresentano lo sviluppo umano come variabili esogene nel modello di equazione strutturale finale per vedere come lo sviluppo umano influenzi diversi aspetti di un sistema naturale e quindi influisca su un gruppo animale. Il diagramma seguente è il modello concettuale.
4. eseguire l'analisi di correlazione per le 50 variabili, in base al risultato e alle teorie esistenti, ho raggruppato le variabili con correlazioni > 0,3 e teoricamente rientranti nello stesso aspetto (alcune variabili erano in più gruppi). Quindi ho ottenuto diversi gruppi di variabili.
5. eseguire l'analisi fattoriale per ciascun gruppo. In ogni gruppo, ho selezionato 2-3 variabili che hanno carichi elevati e simili nello stesso fattore come indicatori per una variabile latente (questo passaggio tende ad essere soggettivo);
6. eseguire l'analisi fattoriale di conferma con le variabili selezionate (vedi diagramma sotto). Se superato (basato su indici di adattamento, affidabilità dell'indicatore, affidabilità composita, affidabilità massima di costruzione, matrice di validità della costruzione), utilizzare queste variabili latenti per costruire un modello di equazione strutturale con variabili osservate (sviluppo umano, gruppo animale). Se non passa, cambia la combinazione di variabili fino a passare.
7. costruire un modello di equazioni strutturali e verificare gli indici di adattamento.
D2: quali sono i passaggi giusti o comuni per costruire con successo un modello di equazioni strutturali?
Ho visto alcune risposte o video che menzionano la conduzione di analisi di clustering, PCA e analisi fattoriale prima del CFA, ma non ne sono sicuro. Inoltre, qualcuno potrebbe consigliarmi articoli/libri/video che forniscano istruzioni dettagliate per creare un SEM? Grazie.
AnaliticaMac OSfinestreRe: quali sono i passaggi giusti o comuni per costruire con successo un modello di equazioni strutturali?Ciao,
Mi dispiace vedere che non hai ancora ricevuto risposta. Uno dei motivi è che SEM è relativamente nuovo per la comunità degli utenti JMP.
Penso che potrebbe anche aiutare se potessi pubblicare una singola domanda nel tuo post. I post di discussione che sono richieste brevi e specifiche tendono a ottenere la risposta migliore. Pubblicare i dati di esempio più semplici possibili per illustrare ciò che stai cercando di fare è anche una buona cosa nella maggior parte dei casi.
Conosco un po' di SEM (era uno dei moduli del mio Master in Statistiche). Da quello che so, penso che sia difficile dare una ricetta per "il modo giusto" per costruire un modello di equazioni strutturali. Non so abbastanza per commentare l'approccio che hai proposto. Direi che 50 variabili sono molte più di quelle che ho visto negli esempi SEM, quindi potrebbe essere difficile.
In termini di risorse, dovresti cercare qualsiasi cosa di Laura Castro-Schilo ( @LauraCS ). Per esempio, Introduzione ai modelli di equazioni strutturali in JMP(R) Pro 15 (2019-US-45MP-273)
Inoltre, collega, @jordanwalters , pubblica ogni mese articoli su SEM nel Cavo JMPer . Jordan potrebbe avere alcuni suggerimenti per le risorse che ha trovato utili quando ha imparato a conoscere SEM.
Scusa se non ho potuto rispondere alle tue domande. Ma spero che questo sia utile.
Fil
Re: quali sono i passaggi giusti o comuni per costruire con successo un modello di equazioni strutturali?Ciao lujc07,
Risorse per SEM:
Consiglio vivamente di cercare alcune delle risorse e dei post di Laura (@LauraCS) come un buon inizio per l'utilizzo di SEM in JMP.
Uno buono da guardare è: https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Americas-2020/ABCs-of-Struttural-Equations-Models-2020-US-45MP-590/ta-p/281529
Inoltre, ci sono una serie di buoni testi SEM là fuori, penso che un buon antipasto sia "Principles and Practice of Structural Equation Modeling" di Rex Kline, ha una piega applicata ad esso. Altri autori che vedrai sono Ken Bollen, Schumacker & Lomax, Rick Hoyal e molti altri; anche tutti i loro testi sono grandi risorse e alcuni saranno più tecnici di altri. La maggior parte dei testi utilizzerà probabilmente esempi tratti dall'istruzione e dalle scienze sociali, ma gli approcci si applicano in generale. La tecnica è semplicemente ampiamente utilizzata in quelle aree.
Rif: Q2: Penso che in genere sarebbe considerato più appropriato che SEM segua l'analisi fattoriale esplorativa (EFA / FA) rispetto ad alcune delle altre tecniche di riduzione delle dimensioni che hai elencato (PCA, clustering, ecc.). Tuttavia, se stai leggendo letteratura, potresti vederne altri come PCA utilizzati in precedenza. Un utile ordinamento nella tua testa per pensarci potrebbe essere Matrice di correlazione -> EFA -> CFA -> SEM.
Rif: Q1: I passaggi da 1 a 6 sono un buon insieme generale di passaggi per passare a SEM. In effetti, penso che a volte le persone dimentichino questi importanti passaggi precedenti e provino a costruire subito un modello che può portare a mal di testa. Un paio di suggerimenti che ho:
Passaggio 5:
eseguire l'analisi fattoriale per ciascun gruppo. In ogni gruppo, ho selezionato 2-3 variabili che hanno carichi elevati e simili nello stesso fattore come indicatori per una variabile latente (questo passaggio tende ad essere soggettivo).
Nel tuo passaggio FA prenderei in considerazione l'inclusione di tutte le variabili (v1-v9 ecc.) Associate alle tue variabili latenti "acqua, aria e habitat" nella FA (probabilmente l'hai fatto ma non ne ero del tutto sicuro). Il motivo è che ti aiuterà a identificare quelle variabili che potrebbero incrociare il carico con questi altri fattori e ti aiuterà a decidere se vuoi includerle o meno. Un elemento può avere un bell'aspetto quando è da solo in un piccolo sottoinsieme, ma quando è incluso con le altre variabili potrebbe non essere quello che vuoi conservare.Ti aiuterà anche a vedere se questi fattori si stanno separando come ti aspetteresti.
Inoltre, usa almeno 3 variabili per una variabile latente (buona regola pratica) e se ne hai di più, quelle sono appropriate e carica bene su un fattore (come 4 o 5) porta anche quelle senza bisogno di buttali fuori se misurano bene il costrutto. Se sei nella posizione di disporre di dati sufficienti, tieni presente che è l'ideale se puoi eseguire EFA su parte dei dati (un set di test) e quindi eseguire il follow-up con CFA su un altro set di dati (un set di validità). La struttura dei fattori per gli EFA sarà guidata dai dati e seguirla con i CFA su un nuovo set di dati ti aiuterà a identificare se i parametri e i fattori dell'articolo si replicano bene.
Passaggio 6:
- 6. eseguire l'analisi fattoriale di conferma con le variabili selezionate (vedi diagramma sotto). Se superato (basato su indici di adattamento, affidabilità dell'indicatore, affidabilità composita, affidabilità massima di costruzione, matrice di validità della costruzione), utilizzare queste variabili latenti per costruire un modello di equazione strutturale con variabili osservate (sviluppo umano, gruppo animale). Se non passa, cambia la combinazione di variabili fino a passare.
Dopo aver stabilito le variabili per le variabili latenti (utilizzando tutte le informazioni che hai annotato nel tuo post) e le variabili osservate che desideri utilizzare, pensa ai diversi SEM che desideri testare. L'obiettivo del SEM è utilizzare la teoria o più in generale la tua conoscenza di un'area per testare multiplo modelli concorrenti. Un modello concorrente è uno che differisce nella sua parametrizzazione. Per un semplice esempio, se rimuovessi il percorso tra "Sviluppo umano 2" e "Habitat", ciò risulterebbe in un nuovo modello leggermente più semplice che potresti testare (un modello annidato). Il modello differisce di 1 parametro e risulterebbe in una nuova serie di indici di adattamento e risultati. Se quel modello si adatta praticamente così come il modello che includeva quel percorso, potremmo concludere che ci sono prove statistiche che si tratti di un modello più parsimonioso che si adatta altrettanto bene a uno più complesso. Puoi espandere questa idea ed eseguire più modelli fino a quando non ti stabilisci sul tuo modello che mostra una buona vestibilità ed è ragionevole per la tua teoria. Quando modifichi il tuo modello per provare altri modelli, ti consiglio di essere intenzionale con le modifiche ai percorsi e di testare cose che avrebbero senso per te e per la teoria a cui sei interessato.
In SEM, in genere stai testando i modelli (tramite la modifica dei percorsi) l'uno contro l'altro per vedere quanto bene ricreano le medie e la struttura di covarianza dei dati rispetto alla complessità del modello. Questo approccio è leggermente diverso da qualcosa come la regressione in cui potresti essere interessato a trovare un sottoinsieme di variabili che predicono meglio un risultato o massimizzino R al quadrato.
Spero che aiuti. Le risorse che ho fornito avranno una profondità notevolmente maggiore di quella che sono stato in grado di fornire qui.
