構造方程式モデルで正規化された残差ヒート マップを使用する方法残差は、サンプルの共分散行列とモデルの暗黙の共分散行列の差であることを理解しています。 しかし、私はそれを使用する方法がわかりません。 正規化された残差ヒート マップを使用してモデルの問題を特定し、モデルの適合性を改善するための潜在的な方法 (変数間のパスの追加または削除など) を見つける方法を誰か教えてもらえますか? 私のモデルのマトリックスとヒートマップが添付されています。 ありがとう！
分析マックOS他のRe: 構造方程式モデルで正規化された残差ヒート マップを使用する方法は?
Re: 構造方程式モデルで正規化された残差ヒート マップを使用する方法は?やあ@lujc07 、
素晴らしい質問です。 正規化された残差 (およびそのヒートマップ) を視覚的にスキャンして、過適合または過小適合があるかどうかを確認できます。 一般的に言えば、これらの値は約 |2| 以内に収めたいと考えています。私たちのモデルがうまく適合することを保証するためのユニット。 ヒートマップは、ミスフィット (存在する場合) がいたるところにあるのか、それともモデルの小さな部分の仕様ミスによるものなのかを理解するのに役立ちます。 あなたの例では、後者が正しいようです。つまり、BFI、CrFungiPar、SrPhelnsec、および BcDO 変数に関する仕様ミスがあります。 これらの値は、サンプルの共分散行列 (SCM) からモデルの暗黙の共分散行列 (MIC) を減算することによって計算されるため、残差の符号を調べることで、過適合か過小適合かを判断できます。 SCM と MIC はすべて正の値を持ち、大きな負の残差は過剰適合を示し、大きな正の残差は適合不足を示します。 ただし、SCM と MIC に負の値と正の値が混在している場合、このプロセスは少し複雑になる可能性があります。 実際、どのパスを追加する必要があるかを特定することに関心がある場合は、次のステップで Modification Indices オプションを使用する必要があります。 このオプションは、モデルの適合度を改善するパスを表示します (適合度の改善度が最も高い順から順に表示されます)。 ただし、モディフィケーション インデックスは慎重に使用する必要があることに注意してください (ドメインの専門知識と組み合わせて使用するなど)。 ここに便利なものがあります論文潜在的な問題について説明しています。
HTH、
〜ローラ
Re: 構造方程式モデルで正規化された残差ヒート マップを使用する方法は?こんにちはローラ、
ご回答ありがとうございます。 記事も大変参考になります。 記事を読んだところ、パラメータ推定のT値の閾値と修正指数について書かれていました。 正規化された残差は |2| の範囲内にある必要があるとおっしゃいました。 私の記事で引用できるように、可能であれば、それについて話している記事を提供していただけますか? ありがとう！
Re: 構造方程式モデルで正規化された残差ヒート マップを使用する方法は?いいえ、どいたしまして！ これについては、Bollen (1989) が最も参考になります。
ボレン、カザフスタン （1989）。潜在変数を含む構造方程式（第210巻）。 ジョン・ワイリー＆サンズ.
259 ページには、正規化された残差の式が示されています。これは、単に残差を漸近分散で割ったものです。 この定式化により、正規化された残差に標準の正規変数のスケールと同様*のスケールが与えられます。そのため、値は約 |2| になります。ガイドラインとして推奨されます。
HTH、
〜ローラ
* 注意点として、式の漸近分散が少し高いことが示されているため (Joreskog & Sorbom、1988)、正規化された残差のスケールは標準正規変数とまったく同じではなく、少し小さくなっています。 それでも、|2|ガイドラインが使用されます。
Re: 構造方程式モデルで正規化された残差ヒート マップを使用する方法は?参考になりました、ありがとうございます！
