Verwendung von Strukturgleichungsmodellen zur Aufdeckung von Beziehungen zwischen beobachteten und latenten Variablen
Erfahren Sie, wie Sie:
- Verstehen Sie die Grundlagen von SEM
- Konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA) – ein multivariates statistisches Verfahren, um zu testen, wie gut gemessene Variablen die Anzahl der Konstrukte repräsentieren und eine Theorie bestätigen oder ablehnen
- Pfadanalyse – eine Erweiterung des aus der Korrelationsmatrix erstellten Regressionsmodells, das zwei oder mehr Gelegenheitsmodelle vergleicht und ein Diagrammflussdiagramm verwendet, um Pfad und Ursache zu modellieren
- Strukturgleichungsmodellierung (SEM) – Multivariate statistische Analysetechnik, die Faktoranalyse mit multipler Regressionsanalyse kombiniert, um strukturelle Beziehungen zwischen gemessenen Variablen und latenten Konstrukten zu analysieren und multiple und miteinander verbundene Abhängigkeiten in einer einzigen Analyse abzuschätzen
- Wählen Sie Modelle aus und behandeln Sie Messbereiche anhand einer industriellen Fallstudie
- Navigieren Sie durch das 3-Panel-SEM-Fenster (Von Liste, Bis Liste, Diagramm).
- Verwenden Sie SEM, um festzustellen, ob Ihre Messungen einen eingebauten Fehler aufweisen
- Verstehen Sie, wie Sie eingeschränkte und unabhängige Modellergebnisse untersuchen und vergleichen
- Erstellen Sie mehrere Modelle iterativ und interpretieren Sie den Anforderungsregelstatus, bevor Sie Modelle ausführen
- Suchen und interpretieren Sie Modellstatistiken und Berichtswarnungen und ändern Sie dann Modelle oder führen Sie sie bei Bedarf erneut aus
- Verwenden Sie den lokalen Datenfilter, um nach Variablen zu filtern
- Speichern Sie Faktorwerte und wenden Sie latente Variablen auf beobachtete Variablen an
- Verwenden Sie SEM, um eine Hypothese anhand einer Sportfallstudie zu testen
Hinweis: Fragen und Antworten zum Zeitpunkt 36:43 enthalten.
Ressourcen
Erweiterte statistische Modellierung
