Utilizzo di modelli di equazioni strutturali per scoprire le relazioni tra variabili osservate e latenti
Guarda come:
- Comprendere le basi del SEM
- Analisi fattoriale di conferma (CFA): una procedura statistica multivariata per verificare quanto bene le variabili misurate rappresentino il numero di costrutti e confermare o rifiutare una teoria
- Analisi del percorso: un'estensione del modello di regressione costruito dalla matrice di correlazione che confronta due o più modelli casuali e utilizza un diagramma di flusso per modellare il percorso e la causalità
- Structural Equation Modeling (SEM) – Tecnica di analisi statistica multivariata che combina l'analisi fattoriale con l'analisi di regressione multipla per analizzare la relazione strutturale tra variabili misurate e costrutti latenti, stimando la dipendenza multipla e correlata in un'unica analisi
- Seleziona i modelli e gestisci le aree di misurazione utilizzando un case study industriale
- Navigare nella finestra SEM a 3 pannelli (Da elenco, A elenco, Diagramma)
- Usa SEM per vedere se c'è qualche errore integrato nelle tue misurazioni
- Comprendere come esaminare e confrontare i risultati del modello ristretto e indipendente
- Crea più modelli in modo iterativo e interpreta lo stato delle regole dei requisiti prima di eseguire i modelli
- Individua e interpreta le statistiche del modello e gli avvisi di report, quindi modifica o riesegui i modelli se necessario
- Utilizzare il filtro dati locali per filtrare per variabile
- Salva i punteggi dei fattori e applica le variabili latenti alle variabili osservate
- Usa il SEM per testare un'ipotesi utilizzando un caso di studio sportivo
Nota: domande e risposte incluse alle 36:43.
Risorse
Modellazione statistica avanzata
