Je suis nouveau au SEM. Existe-t-il un moyen d'examiner une interaction (effet de modération) à l'aide du programme SEM de JMP ?
Salut @strecher1 ,
La modération dans SEM se fait de l'une des 2 manières suivantes :
- Semblable à la régression standard, on inclut un terme d'interaction dans le modèle en tant que prédicteur, en plus des deux effets principaux. Si vous l'avez fait * à l'extérieur * de JMP, vous avez probablement dû créer le terme multiplicatif/interaction manuellement - JMP est très cool, donc dans Fit Model (et d'autres plates-formes), cela vous fait gagner du temps avec le bouton "Croix" - il centre davantage les termes sur créez l'interaction! Cependant, dans SEM, je n'ai pas (encore) ajouté cette fonctionnalité permettant de gagner du temps (mais soyez à l'affût de l'avenir !). Ainsi, le moyen le plus simple est de créer une nouvelle colonne de formules (sélectionnez les colonnes et cliquez avec le bouton droit) :
Notez que si vous souhaitez que l'interaction soit créée avec des termes centrés sur la moyenne (ce qui est généralement souhaité pour éviter la multicolinéarité), vous devez d'abord sélectionner Nouvelle colonne de formule > Distribution > Centre, puis créer la variable de produit avec les termes centrés.
- SEM a ce qu'on appelle "l'analyse de groupes multiples" qui permet d'explorer si/comment les effets varient d'une population à l'autre. En un mot, le même modèle exact est ajusté simultanément aux échantillons (2 ou plus) et on teste les effets de modération en forçant certaines estimations de paramètres à être égales dans tous les groupes et en utilisant un test de différence du chi carré pour voir si la contrainte a conduit le modèle pour s'adapter nettement moins bien. Nous proposerons une analyse multigroupe dans JMP Pro 16.
Ces deux approches sont bonnes. On recommande généralement # 2 lorsque la taille des échantillons pour chaque groupe est grande (la définition de "grand" dépend de la complexité du modèle), sinon # 1 est la voie à suivre. Bien que SEM soit beaucoup plus flexible que la régression, j'aimerais illustrer un exemple d'estimation d'une interaction dans SEM et de comparaison avec Fit Model afin que vous puissiez voir les similitudes. L'exécution du script ci-joint vous montrera les résultats du modèle d'ajustement et du SEM et calculera le terme d'interaction avec les termes centrés. Comme vous pouvez le voir ci-dessous, les résultats sont les mêmes :
Ainsi, le terme multiplicatif est la clé pour tester les effets de modération dans SEM.
HTH,
~Laura
