Ri: 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-Structural-Equations-Models-2020-US-45MP-590/ta-p/281529
Inoltre, ci sono un certo numero di buoni testi SEM là fuori, penso che un buon inizio sia "Principles and Practice of Structural Equation Modeling" di Rex Kline, ha un'inclinazione 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'educazione e dalle scienze sociali, ma gli approcci si applicano in generale. La tecnica è semplicemente ampiamente utilizzata in quelle aree.
Rif: D2: Penso che in genere sarebbe considerato più appropriato per SEM seguire 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 ordinamento utile nella tua testa per pensarci potrebbe essere Matrice di correlazione -> EFA -> CFA -> SEM.
Rif: D1: I passaggi 1-6 sono una buona serie generale di passaggi per passare al SEM. In effetti, penso che a volte le persone dimentichino questi importanti passaggi precedenti e provino semplicemente a costruire subito un modello che può portare a mal di testa. Un paio di suggerimenti che ho:
Passaggio 5:
analisi del fattore di corsa per ciascun gruppo. In ciascun gruppo, ho selezionato 2-3 variabili che hanno caricamenti 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 possono incrociarsi con questi altri fattori e aiutarti 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 desideri 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 empirica) e se ne hai di più, sono appropriate e carica bene su un fattore (come 4 o 5) porta anche quelle non è necessario buttali via 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 una 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 (vedere il diagramma seguente). Se passa (basato su indici di adattamento, affidabilità dell'indicatore, affidabilità composita, costruisci l'affidabilità massima, costruisci la matrice di validità), usa 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 tue variabili per le tue 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 di SEM è utilizzare la teoria o più in generale la tua conoscenza di un'area da testare multiplo modelli concorrenti. Un modello concorrente è un modello che differisce nella sua parametrizzazione. Per un semplice esempio, se si rimuove il percorso tra "Human Development 2" e "Habitat", si otterrebbe un nuovo modello leggermente più semplice che è possibile testare (un modello nidificato). Il modello differisce di 1 parametro e risulterebbe in un nuovo set di indici di adattamento e risultati. Se quel modello si adatta praticamente bene al 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 di uno più complesso. Puoi espandere questa idea ed eseguire più modelli fino a quando non ti accontenti del tuo modello che mostra un buon adattamento ed è ragionevole per la tua teoria. Quando modifichi il tuo modello per provare altri modelli, ti consiglio di essere intenzionale con le tue modifiche ai percorsi e di testare cose che avrebbero senso per te e per la teoria a cui sei interessato.
In SEM, in genere si testano i modelli (cambiando i 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 meglio prevedono un risultato o massimizzano R al quadrato.
Spero che aiuti. Le risorse che ho fornito avranno una profondità considerevolmente maggiore di quelle che sono stato in grado di fornire qui.
Ri: 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 una risposta. Uno dei motivi è che SEM è relativamente nuovo per la comunità degli utenti di JMP.
Penso che potrebbe anche essere d'aiuto se potessi pubblicare una singola domanda nel tuo post. I post di discussione che sono brevi e le richieste specifiche tendono a ottenere la migliore risposta. 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 prescrizione per "il modo giusto" per costruire un modello di equazione strutturale. Non ne so abbastanza per commentare l'approccio che hai proposto. Direi che 50 variabili sono molte di 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, il mio collega, @jordanwalters , pubblica ogni mese articoli su SEM nel Cavo JMPer . Jordan potrebbe avere alcuni suggerimenti per le risorse che ha trovato utili durante l'apprendimento di SEM.
Mi dispiace non poter davvero rispondere alle tue domande. Ma spero che questo sia utile.
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quali sono i passi giusti o comuni per costruire con successo un modello di equazioni strutturali?Ho appreso 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 per costruire un buon SEM. Ho alcune domande sui passaggi per costruire un modello di equazione strutturale 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 una variabile endogena nel modello e trasforma qualsiasi di esse che non è 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 utilizzarne alcune 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 influenza diversi aspetti di un sistema naturale e quindi influenza un gruppo animale. Il diagramma seguente è il modello concettuale.
4. eseguire l'analisi di correlazione per le 50 variabili, sulla base del risultato e delle teorie esistenti, ho raggruppato le variabili con correlazioni > 0,3 e teoricamente rientranti nello stesso aspetto (alcune variabili erano in diversi gruppi). Quindi ho diversi gruppi di variabili.
5. Eseguire l'analisi fattoriale per ciascun gruppo. In ciascun gruppo, ho selezionato 2-3 variabili che hanno caricamenti 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 (vedere il diagramma seguente). Se passa (basato su indici di adattamento, affidabilità dell'indicatore, affidabilità composita, costruisci l'affidabilità massima, costruisci la matrice di validità), usa 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 equazione strutturale e controllare gli indici di adattamento.
Q2: quali sono i passi giusti o comuni per costruire con successo un modello di equazioni strutturali?
Ho visto alcune risposte o video che menzionano lo svolgimento 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.
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