Re: ¿Cuáles son los pasos correctos o comunes para construir con éxito un modelo de ecuación estructural?Hola lujc07,
Recursos para SEM:
Recomiendo buscar algunos de los recursos y publicaciones de Laura (@LauraCS) como un buen comienzo para usar SEM en JMP.
Una buena para ver es: https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Americas-2020/ABCs-of-Structural-Equations-Models-2020-US-45MP-590/ta-p/281529
Además, hay una serie de buenos textos SEM, creo que un buen comienzo es "Principios y práctica del modelado de ecuaciones estructurales" de Rex Kline, tiene una inclinación aplicada. Otros autores que verás son Ken Bollen, Schumacker & Lomax, Rick Hoyal y muchos otros; todos sus textos también son excelentes recursos y algunos serán más técnicos que otros. La mayoría de los textos probablemente usarán ejemplos de educación y ciencias sociales, pero los enfoques se aplican en general. La técnica simplemente se usa ampliamente en esas áreas.
Re: Q2: Creo que, en general, se consideraría más apropiado que SEM siguiera el análisis factorial exploratorio (EFA / FA) en lugar de algunas de las otras técnicas de reducción de dimensiones que enumeró (PCA, agrupamiento, etc.). Sin embargo, si está leyendo literatura, es posible que vea otros como PCA que se usan anteriormente. Un orden mental útil para pensar en ello podría ser Matriz de correlación -> EFA -> CFA -> SEM.
Re: Q1: Los pasos 1 a 6 son un buen conjunto general de pasos para pasar a SEM. De hecho, creo que a veces las personas olvidan estos importantes pasos anteriores y simplemente intentan construir un modelo de inmediato, lo que puede causar dolores de cabeza. Un par de sugerencias que tengo:
Paso 5:
Ejecute el análisis factorial para cada grupo. En cada grupo, seleccioné 2-3 variables que tienen cargas altas y similares en el mismo factor como indicadores de una variable latente (este paso tiende a ser subjetivo).
En su paso FA, consideraría incluir todas las variables (v1-v9, etc.) asociadas con sus variables latentes "agua, aire y hábitat" en el FA (posiblemente lo hizo, pero no estaba muy seguro). La razón es que lo ayudará a identificar aquellas variables que pueden tener una carga cruzada con estos otros factores y lo ayudará a decidir si desea incluirlos o no. Un elemento puede verse muy bien cuando está solo en un pequeño subconjunto, pero cuando se incluye con las otras variables, puede que no sea uno que desee conservar.También le ayudará a ver si estos factores se están separando como cabría esperar.
Además, use al menos 3 variables para una variable latente (buena regla general) y si tiene más que eso, eso es apropiado, y cargue bien en un factor (como 4 o 5) tráigalos también sin necesidad de tíralos si miden bien el constructo. Si está en la posición de tener suficientes datos, tenga en cuenta que es ideal si puede hacer EFA en parte de los datos (un conjunto de prueba) y luego hacer un seguimiento con CFA en otro conjunto de datos (un conjunto de validez). La estructura de factores para los EFA se basará en los datos y el seguimiento con CFA en un nuevo conjunto de datos lo ayudará a identificar si los parámetros y factores del elemento se replican bien.
Paso 6:
- 6. Ejecute un análisis factorial confirmatorio con variables seleccionadas (vea el diagrama a continuación). Si pasa (basado en índices de ajuste, confiabilidad del indicador, confiabilidad compuesta, confiabilidad máxima del constructo, matriz de validez del constructo), use estas variables latentes para construir un modelo de ecuación estructural con variables observadas (desarrollo humano, grupo animal). Si no pasa, cambie la combinación de variables hasta pasar.
Una vez que haya establecido sus variables para sus variables latentes (usando toda la información que anotó en su publicación) y las variables observadas que desea usar, piense en los diferentes SEM que desea probar. El objetivo de SEM es utilizar la teoría o, de manera más general, su conocimiento de un área para probar múltiple modelos de la competencia. Un modelo competidor es aquel que difiere en su parametrización. Para un ejemplo simple, si eliminó la ruta entre "Desarrollo humano 2" y "Hábitat", eso daría como resultado un modelo nuevo, un poco más simple que podría probar (un modelo anidado). El modelo difiere en 1 parámetro y daría como resultado un nuevo conjunto de índices de ajuste y resultados. Si ese modelo se ajusta prácticamente tan bien como el modelo que incluía ese camino, podríamos concluir que hay evidencia estadística de que es un modelo más parsimonioso que se ajusta tan bien como uno más complejo. Puede ampliar esta idea y ejecutar varios modelos hasta que se decida por un modelo que muestre un buen ajuste y sea razonable para su teoría. Al modificar su modelo para probar otros modelos, recomiendo ser intencional con sus cambios en las rutas y probar cosas que tengan sentido para usted y la teoría que le interesa.
En SEM, normalmente está probando modelos (cambiando las rutas) entre sí para ver qué tan bien recrean las medias y la estructura de covarianza de los datos en relación con la complejidad del modelo. Este enfoque es un poco diferente de algo como la regresión en el que puede estar interesado en encontrar un subconjunto de variables que prediga mejor un resultado o maximice R cuadrado.
Espero que esto ayude. Los recursos que proporcioné tendrán una profundidad considerablemente mayor que la que pude proporcionar aquí.
Re: ¿Cuáles son los pasos correctos o comunes para construir con éxito un modelo de ecuación estructural?Hola,
Lamento ver que aún no ha recibido una respuesta. Una de las razones de esto es que SEM es relativamente nuevo para la comunidad de usuarios de JMP.
Creo que también podría ayudar si pudiera publicar una sola pregunta en su publicación. Las publicaciones de discusión que son solicitudes breves y específicas tienden a obtener la mejor respuesta. Publicar los datos de ejemplo más simples posibles para ilustrar lo que está tratando de hacer también es algo bueno en la mayoría de los casos.
Sé un poco sobre SEM (era uno de los módulos en mi Maestría en Estadísticas). Por lo que sé, creo que es difícil dar una receta para "la forma correcta" de construir un modelo de ecuación estructural. No sé lo suficiente como para comentar sobre el enfoque que ha propuesto. Diría que 50 variables es mucho más de lo que he visto en los ejemplos SEM, por lo que esto podría ser difícil.
En cuanto a los recursos, deberías buscar cualquier cosa de Laura Castro-Schilo ( @LauraCS ). Por ejemplo, Introducción a los modelos de ecuaciones estructurales en JMP(R) Pro 15 (2019-US-45MP-273)
Además, mi colega, @jordanwalters , está publicando artículos sobre SEM todos los meses en el JMP por cable . Jordan podría tener algunas sugerencias de recursos que encontró útiles al aprender sobre SEM.
Lo siento, realmente no pude responder a tus preguntas. Pero espero que esto sea útil.
phil
¿Cuáles son los pasos correctos o comunes para construir con éxito un modelo de ecuación estructural?He aprendido teorías sobre el modelado de ecuaciones estructurales, pero no tengo suficiente experiencia en la construcción de un modelo de ecuaciones estructurales. He pasado demasiado tiempo luchando por construir un buen SEM. Tengo algunas preguntas sobre los pasos para construir un modelo de ecuación estructural y espero que alguien me dé la respuesta y me salve. Estoy usando JMP pro 16.
Q1. ¿Hay algún problema con mis propios pasos para construir un modelo de ecuación estructural y hay algún paso que me perdí?
mis pasos:
1. Estoy utilizando la estimación de máxima verosimilitud, por lo que verifique la distribución de cada variable que pueda ser una variable endógena en el modelo y transforme cualquiera de ellas que no sea una distribución normal;
2. reescalar algunas variables con varianza muy grande o pequeña para evitar posibles problemas de estimación;
3. Tengo más de 50 variables relacionadas con varios aspectos (alrededor de 3 - 5) de un sistema natural (ej. agua, hábitat, aire). Me gustaría usar algunos de ellos para construir de 3 a 5 variables latentes que representen diferentes aspectos del sistema natural. Luego, me gustaría usar algunas variables observadas que representan el desarrollo humano como variables exógenas en el modelo de ecuación estructural final para ver cómo el desarrollo humano afecta varios aspectos de un sistema natural y luego afecta a un grupo animal. El siguiente diagrama es el modelo conceptual.
4. ejecutar análisis de correlación para las 50 variables, con base en el resultado y las teorías existentes, agrupé las variables con correlaciones > 0.3 y teóricamente cayendo en el mismo aspecto (algunas variables estaban en varios grupos). Entonces obtuve varios grupos de variables.
5. Ejecute el análisis factorial para cada grupo. En cada grupo, seleccioné 2-3 variables que tienen cargas altas y similares en el mismo factor como indicadores de una variable latente (este paso tiende a ser subjetivo);
6. Ejecute un análisis factorial confirmatorio con variables seleccionadas (vea el diagrama a continuación). Si pasa (basado en índices de ajuste, confiabilidad del indicador, confiabilidad compuesta, confiabilidad máxima del constructo, matriz de validez del constructo), use estas variables latentes para construir un modelo de ecuación estructural con variables observadas (desarrollo humano, grupo animal). Si no pasa, cambie la combinación de variables hasta pasar.
7. construya un modelo de ecuación estructural y verifique los índices de ajuste.
P2: ¿Cuáles son los pasos correctos o comunes para construir con éxito un modelo de ecuación estructural?
He visto algunas respuestas o videos que mencionan la realización de análisis de conglomerados, PCA y análisis factorial antes de CFA, pero no estoy seguro. Además, ¿alguien podría recomendarme algún artículo, libro o video que brinde instrucciones paso a paso para crear un SEM? Gracias.
Investigación del Consumidor y del MercadoMac OSventanas
