Bienvenidos de nuevo a otro mes de modelado de ecuaciones estructurales, o SEM. Este mes, profundizaremos en una característica clave: los diagramas de ruta. Un diagrama de ruta es la forma visual en la que representamos las variables de nuestro sistema cuando empleamos SEM. Los diagramas de ruta se componen de algunos elementos, que exploraremos en esta publicación. yo también usaré JMPPro para demostrar cómo construir un diagrama de ruta simple.
variables
Como mencioné en el anterior publicación del mes , dos de los tipos de variables más importantes en SEM son las variables manifiestas y las variables latentes. Para reiterar, las variables manifiestas son las variables del sistema que podemos medir. Algunos ejemplos en ingeniería son cosas como la temperatura o la presión. En un diagrama de ruta, una variable manifiesta se indica con el nombre de la variable en un rectángulo, como se muestra a continuación (ignore las flechas por ahora; las explicaré a continuación).
Por otro lado, las variables latentes son variables que no se pueden medir directamente. Generalmente son ideas o conceptos. En las aplicaciones tradicionales de las ciencias sociales, estas variables latentes serían ideas como "capacidad cognitiva". En ingeniería, definir una variable latente se vuelve más complicado, pero hay ideas sobre qué podría ser una variable latente. Algunos ejemplos son el “estado del sistema”, que es una escala inventada de qué tan bien está funcionando el sistema. Esto no es algo que podamos medir, pero sí podemos inferirlo a partir de variables manifiestas, como la temperatura, la presión o la composición del producto.
Hay otras ideas sobre lo que podría ser una variable latente. Por ejemplo, como vimos en la última publicación, un factor en FA no contiene otras fuentes de varianza o, más específicamente, ningún error de medición. Esto significa que una variable latente también podría usarse para encontrar el "valor verdadero" de una variable que normalmente consideraríamos una variable manifiesta, como la temperatura. Una variable latente se indica con el nombre de la variable dentro de un círculo, como se muestra a continuación.
Hay otras dos definiciones de variables que son importantes en SEM: variables exógenas y variables endógenas. Las variables exógenas son variables cuyo valor es completamente independiente del resto de variables del sistema. Por el contrario, las variables endógenas son variables que dependen de al menos otra variable del sistema. Normalmente, las definiciones más importantes son las de las variables manifiestas y latentes, pero estas definiciones también son útiles.
Covarianza y varianza
Como vimos brevemente arriba, otra característica clave de los diagramas de ruta son las flechas. Las flechas en un diagrama de ruta pueden ser de una o dos puntas. También pueden conectar dos variables o simplemente ir entre la misma variable. Esencialmente, una flecha es una correlación entre las variables que se conectan, y corresponde al diseñador del diagrama de ruta elegir qué variables conectar.
Cuando está presente una flecha de dos puntas, muestra la covarianza entre dos variables (cuando se afectan entre sí) o la varianza dentro de una variable cuando la flecha de dos puntas está contenida dentro de la variable (como se ve en las curvas manifiesta y latente). ejemplos de variables anteriores).
Cargando
Las flechas de una sola punta entre variables en los diagramas de ruta denotan una carga entre una variable manifiesta y una latente. Se utilizan cuando se sospecha una correlación entre dos variables. Normalmente, la importancia de los valores de carga es que por cada cambio unitario en la primera variable hay un cambio en la cantidad de carga en la segunda variable.
La imagen de arriba ilustra cómo el modelo ajusta las cargas a cada una de las flechas de una sola punta en el diagrama, así como la varianza en ambas variables en las flechas de dos puntas. Hay dos tipos de cargas reportadas en JMP Pro, las cargas estandarizadas y no estandarizadas. Las cargas no estandarizadas son las cargas predeterminadas dadas, y esas son las cargas que se muestran en el diagrama anterior; Estas cargas reflejan la magnitud de los datos y, por lo tanto, son equivalentes a los coeficientes en un modelo de regresión (consulte mi presentación en Discovery Summit sobre " Exploración visual de la regresión lineal básica mediante modelado de ecuaciones estructurales " para más detalles sobre esto).
Los coeficientes estandarizados, por otro lado, son simplemente las correlaciones entre las variables en el diagrama de ruta y, por lo tanto, no reflejan la escala de los datos originales. Ambos tipos de carga pueden resultar útiles, por lo que es importante conocer la diferencia.
Diagrama de ruta de regresión lineal
Ahora que hemos explorado las dos características principales de los diagramas de ruta, las variables y las flechas para conectarlas, podemos construir un diagrama de ruta básico.
La opción más sencilla en SEM es crear un modelo utilizando únicamente variables de manifiesto. Un ejemplo de esto es cuando usamos variables de manifiesto conectadas por una flecha de una sola punta. Al construir este modelo, estamos recreando la regresión lineal en un formato visual con metodología SEM. Esto puede resultar útil en comparación con la regresión lineal convencional por varias razones y, si está interesado en saber más, le recomendaría mi presentación en Discovery Summit sobre este tema .
El beneficio clave a tener en cuenta aquí es que es posible recrear métodos de modelado tradicionales en SEM utilizando los diagramas de ruta, lo que facilita la visualización del análisis al mostrar las variables y cargas en un formato visual. Al analizar nuestros datos de esta manera, podemos descubrir relaciones que pueden no ser inmediatamente obvias cuando utilizamos métodos de análisis tradicionales. Un ejemplo de esto es que podemos ver fácilmente las contribuciones de cada efecto directo e indirecto por separado cuando modelamos nuestro sistema usando SEM. Esto proporciona conocimiento inmediato sobre qué correlaciones en nuestro sistema son las más importantes para controlar otras variables.
Espero que esta introducción a los diagramas de ruta haya brindado algunas ideas clave sobre por qué podríamos querer representar nuestros datos en este formato más visual. Ahora que hemos establecido cómo crear diagramas de ruta básicos, la publicación del próximo mes se centrará en cómo determinar un diagrama de ruta bueno de uno malo, además de analizar en profundidad algunos diagramas de ruta más complicados.
