Untersuchung einer Wechselwirkung (Moderationseffekt) mit JMP SEMIch bin neu bei SEM. Gibt es eine Möglichkeit, eine Interaktion (Moderationseffekt) mit dem SEM-Programm von JMP zu untersuchen?
Re: Untersuchung einer Wechselwirkung (Moderationseffekt) mit JMP SEMHi @strecker1 ,
Die Moderation in SEM erfolgt auf zwei Arten:
- Ähnlich wie bei der Standardregression nimmt man zusätzlich zu den beiden Haupteffekten einen Interaktionsterm als Prädiktor in das Modell auf. Wenn Sie dies getan haben * außen * von JMP mussten Sie wahrscheinlich den Multiplikativ-/Interaktionsterm manuell erstellen – JMP ist sehr cool, also spart es Ihnen in Fit Model (und anderen Plattformen) die Zeit, dies mit der Schaltfläche „Kreuz“ zu tun – es zentriert die Terme weiter auf Interaktion schaffen! In SEM habe ich diese zeitsparende Funktion jedoch (noch) nicht hinzugefügt (aber halten Sie Ausschau nach der Zukunft!). Am einfachsten ist es daher, eine neue Formelspalte zu erstellen (Spalten auswählen und mit der rechten Maustaste klicken):
Beachten Sie, dass Sie, wenn Sie möchten, dass die Interaktion mit mittelwertzentrierten Termen erstellt wird (was normalerweise erwünscht ist, um Multikollinearität zu vermeiden), zuerst Neue Formelspalte > Verteilung > Zentrum auswählen und dann die Produktvariable mit den zentrierten Termen erstellen sollten.
- SEM hat eine sogenannte „Multiple-Group-Analyse“, die es einem ermöglicht, zu untersuchen, ob/wie Effekte zwischen Populationen variieren. Kurz gesagt, das exakt gleiche Modell wird gleichzeitig an die Stichproben (zwei oder mehr) angepasst, und man testet Moderationseffekte, indem bestimmte Parameterschätzungen erzwungen werden, damit sie über die Gruppen hinweg gleich sind, und mithilfe eines Chi-Quadrat-Differenztests festgestellt wird, ob die Einschränkung dazu geführt hat Modell deutlich schlechter zu passen. Wir werden in JMP Pro 16 eine Mehrgruppenanalyse anbieten.
Beide Ansätze sind gut. Normalerweise empfiehlt man Nr. 2, wenn die Stichprobenumfänge für jede Gruppe groß sind (die Definition von „groß“ hängt davon ab, wie komplex das Modell ist), andernfalls ist Nr. 1 der richtige Weg. Obwohl SEM viel flexibler als Regression ist, möchte ich ein Beispiel für die Schätzung einer Interaktion in SEM und den Vergleich mit Fit Model veranschaulichen, damit Sie die Ähnlichkeiten sehen können. Wenn Sie das angehängte Skript ausführen, werden Ihnen die Fit-Modell- und SEM-Ergebnisse angezeigt und der Interaktionsterm mit zentrierten Termen berechnet. Wie Sie unten sehen können, sind die Ergebnisse die gleichen:
Der multiplikative Term ist also der Schlüssel zum Testen von Moderationseffekten in SEM.
HTH,
~ Laura
Betreff: Untersuchung einer Interaktion (Moderationseffekt) mit JMP SEM@strecher , ich freue mich sehr, mitteilen zu können, dass eine unserer Sommerpraktikantinnen, @haleyyaremych, Doktorandin an der Vanderbilt University, ein fantastisches Add-in zum Testen und Visualisieren von Interaktionseffekten in SEM geschrieben hat! Sie können damit auf einfache Moderation oder moderierte Mediation testen. Ich denke, Sie werden es sehr hilfreich finden! Das Add-in ist für beobachtete Variableninteraktionen und erstellt Diagramme für einfache Steigungen, darunter ein interaktives Johnson-Neyman-Diagramm (super cool!):
Sie können das Add-In hier herunterladen:https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Moderation-and-Mediation-Add-In/ta-p/527203
Und erfahren Sie mehr über die Verwendung in diesem Blogbeitrag (der zufällig ein Beispiel zur Sinnfindung in der eigenen Arbeit verwendet): https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable/Who-what-why-and-how-Tools-for-modeling-and-visualizing/ba-p/527173 Wir hoffen, Sie finden dieses Add-In nützlich!
Am besten,
~Laura
