구조 방정식 모델링@로라CS
로라, 간단한 질문이 있어요.
결과 변수 Z를 예측하는 두 개의 변수(x 및 y)가 있습니다.
문제는 y가 x에 따라 달라진다고 생각한다는 거야
y가 Z에 독립적인 기여를 하는지 아니면 x에 대한 대리 역할을 하는지 보여주는 경로 분석을 설정하고 싶습니다. 제가 생각한 대로 하면 제가 원하는 답을 얻지 못합니다.;)
귀하의 지도에 진심으로 감사드립니다.
Tim Roberts, CHOP 방사선과 교수
고급 통계 모델링데이터 탐색 및 시각화Re: 구조 방정식 모델링전적으로 동의합니다, 팀. 누락된 데이터가 있다는 것을 눈치채지 못했습니다... 작은 차이점을 확실히 설명합니다!
Re: 구조 방정식 모델링@LauraCS 감사합니다. 하지만 경험적으로 FA-->M50 또는 GABA-->M50의 계수를 변경해야 한다고 생각하지 않습니다. 다중 회귀 모델과 매개 모델 사이에 약간의 차이가 있는 이유는 다중 회귀 모델을 제한하지(?) 않을 수 있지만 매개 모델 또는 다중 곡선 화살표 공분산이 있는 회귀 모델. 그 소리가 가능합니까?
Re: 구조 방정식 모델링도움이 되셨다니 다행입니다, @robertstpl !중재 모델은 나이가 GABA와 FA에 영향을 미치고 나이가 GABA와 FA를 통과하는 M50에 간접적인 영향을 미친다는 가설을 (아마도) 가정하고 있음을 암시합니다. 빨간색 삼각형 메뉴에는 간접 효과에 대한 옵션이 있으므로 관심이 있는 경우 간접 효과가 무엇인지 확인할 수 있습니다. 따라서 상당한 간접 효과가 있는 경우 조정 모델을 사용하면 "연령은 M50에 대한 직접 효과 이상으로 GABA/FA를 통해 M50에 영향을 미칩니다."와 같은 진술을 할 수 있습니다. 다중 회귀 모델은 연령, GABA 및 FA가 어떻게 관련되어 있는지에 대한 명시적인 가설을 만들지 않습니다. 공분산을 추가함으로써 단순히 관련이 있을 수 있다고 가정하지만 해당 연결이 해당 모델의 주요 관심사가 아닐 가능성이 높습니다.
HTH,
~로라
Re: 구조 방정식 모델링감사해요 @LauraCS 이것은 매우 도움이 됩니다. 조정 모델(직선) 대 공분산이 있는 다중 회귀 모델(곡선)을 사용할 때의 결과는 무엇입니까?
Re: 구조 방정식 모델링스크린샷을 공유해 주셔서 감사합니다. 특히 분산의 큰 차이를 감안할 때 이러한 작은 차이를 추정 결과로 만드는 데이터에 대한 무언가가 있는지 궁금합니다. 기술 지원 또는 DM을 통해 데이터를 공유하고 싶으시면 자세한 내용을 알려드릴 수 있습니다. 그러나 내가 기대하는 것은 동일한 추정치입니다. 첨부된 스크립트는 시뮬레이션된 샘플 데이터 테이블을 사용하여 동일한 두 모델에 적합하며 결과는 예상대로입니다.
참고로 공분산이 0이 될 것으로 예상하지 않는 한 이러한 모델에 공분산을 추가하는 것을 고려할 수 있습니다. 구체적으로, 경로 모델에서는 GABA와 FA 간의 잔여 공분산이 필요할 수 있으며, 회귀 모델에서는 연령, GABA 및 FA 간의 공분산을 포함하는 것이 일반적입니다.
최상의,
~로라
Re: 구조 방정식 모델링@LauraCS 첨부된 모델의 두 화면 캡처
Re: 구조 방정식 모델링죄송합니다 "x와 y는 Z에 연결되어 있지만 서로 연결되어 있지 않습니다."
Re: 구조 방정식 모델링나는 그것이 SEM(모델이 삼각형일 때)과 다중 회귀(x와 y가 연결되어 있지만 서로 연결되어 있지 않을 때 이 경로가 감소한다고 생각함)의 차이로 귀결된다고 생각합니까? 합리적인 해석인가요? 그나저나 정말 감사합니다
Re: 구조 방정식 모델링표준화되지 않은 회귀 추정치는 동일하지만 표준화된 추정치는 다를 것으로 예상합니다. 이는 표준화된 추정치가 이 두 모델 간에 차이가 나는 변수의 모델 내재 분산에 따라 달라지기 때문입니다. 표준화되지 않은 추정치가 다른 경우 정확한 모델을 살펴봐야 합니다. 모델/데이터를 공유하고 싶으시면 DM을 보내주시거나 다음 주소로 보내주셔도 됩니다. support@jmp.com
최상의,
~로라
Re: 구조 방정식 모델링감사해요. 운 좋게도 그것은 어쨌든 우리가하고 있던 일이었습니다. 슬프게도 그것은 우리가 좋아하지 않는 답을 줍니다. 그러나 적어도 우리는 우리가 제대로 했다고 확신합니다.
흥미롭게도 우리가 X와 Y 사이의 연결을 끊을 때, 즉 X와 Y가 모두 독립적으로 Z로 이동하면 거의 동일한 가중치와 p-값을 얻지만 정확히는 아닙니다. 왜 정확하지 않은지 아십니까?
Thx - 팀
Re: 구조 방정식 모델링안녕 팀,
귀하의 질문에 감사드립니다! 모델을 어떻게 설정하고 있습니까? 귀하의 설명에 따라 다음과 같은 모델을 피팅하는 것이 좋습니다.
여기서 리더십 = X, 갈등 = Y, 만족도 = Z입니다.
집중하고 싶은 핵심 계수는 Y --> Z의 계수인 것 같습니다. 그 추정치가 통계적으로나 실질적으로 유의미하다면 Y가 Z에 대해 X보다 훨씬 더 독립적으로 기여한다는 것을 알 수 있습니다. 빨간색 삼각형 메뉴에는 효과의 크기를 정량화하기 위해 종종 효과 크기로 사용되는 표준화된 추정값도 있습니다.
HTH,
~로라
