Hallo, alle. Ich bin Laura Castro- Schilo. Ich bin A Senior Forschung Statistiker Entwickler Arbeiten mit Die Strukturgleichungsmodelle Plattform. Ich bin Wirklich aufgeregt Heute Zu zeigen Du manche von Die neu Merkmale Das Wir haben In JMP Profi 17. Eins von Die groß Einsen Ist gehen Zu erlauben uns Zu erkunden Gruppe Unterschiede. War gehen Zu sprechen um Das A viel Heute.
Unser planen für Heute Ist, hoffentlich, Also ausgeben am meisten von Die Zeit In A Demo, Wirklich zeigen Du diese neu Merkmale. Aber sehr knapp, Vor Wir erhalten hinein Das, ICH wollen Zu erinnern Du Was Modellierung von Strukturgleichungen Ist, Warum Du könnte wollen Zu verwenden Es, Und Dann hoffentlich durch Die Demo, Krank zeigen Du Wie Zu verwenden Es.
Jetzt, unser Präsentation Heute Ist nicht sehr lang. Was ICH Auch wollen Zu Tun Ist zeigen du teilst mit Du manche zusätzlich Ressourcen aus vorherige Entdeckung Präsentationen Und Entwickler Tutorials Wo du wirst lernen A viel mehr Detail An Wie Zu verwenden SEM.
Jetzt, Die Überblick von neu Merkmale war gehen Zu Abdeckung, war gehen Zu Erste sprechen um mehrere Gruppe Analyse Und Dann manche Verbesserungen Das wir haben Erledigt für längs Modellieren innerhalb SEM Und für Umfrage Entwicklung.Nach Wir gehen über diese, Also gehen gerade hinein Die Demo Und Wirklich zeigen Du Wie alle von diese Sind gebraucht.
Modellierung von Strukturgleichungen Ist A sehr allgemein Analyse Rahmen für untersuchen Die Verbände zwischen Variablen. Jetzt, Das Ist A sehr breit Definition, Und das ist zielgerichtet, weil Modellierung von Strukturgleichungen Ist A sehr breit Technik Wo A Nummer von anders Modelle dürfen Sei fit.
Hier Ich habe aufgeführt A wenige von Die Modelle Das Du könnte fit innerhalb REM, Aber Das Ist nicht ein erschöpfend Liste. Es Wirklich Ist A A sehr flexibel Rahmen.
A natürlich Frage Das könnte kommen Zu Geist Ist, Wenn ICH dürfen Tun manche von diese Analyse irgendwo anders, Dann Warum würde ICH wollen Zu verwenden A SEM? Manchmal Du könnte nicht brauchen Zu verwenden Es, Rechts? Das würde Sei Nur Bußgeld. Aber Dort Sind manche Umstände In welche SEM würde Sei insbesondere hilfreich. Ich habe inbegriffen Hier A Liste von Was diese Umstände könnte Sei.
Der Erste Ist Manchmal Du könnte Sei interessiert In Verständnis Die Mechanismen von welche Dinge passieren. Das Ist A Umstand Wo SEM dürfen Sei sehr nützlich. Oftmals Wann Du wollen Zu verstehen Mechanismen, Das bedeutet Das Du haben Variablen Das Sind beide Prädiktoren Und Ergebnisse.
Noch, nicht viele statistisch Techniken erlauben Du Zu angeben Modelle Wo Du dürfen haben A Variable Sei beide A Anzeichen Und ein Ergebnis. Das ist Genau genommen etwas Das Ist sehr natürlich In SEM. Wenn Das Ist etwas Das du bist Arbeiten An, SEM könnte Sei sehr hilfreich für Du.
Du Wirklich wollen Zu Hebelwirkung dein Domain Sachverstand Wenn du bist verwenden SEM. Der Grund Ist Weil In Befehl Zu angeben dein Modelle, Du Wirklich brauchen Zu denken um Was Sind dein Theorien? Was Ist Es Das Du wissen um dein Daten? Du kommen hoch mit diese Theorien, Du übersetzen ihnen hinein A testbar Modell, Und Dann Wann Du fit dein Modelle, Du sehen ob oder nicht Es gibt Unterstützung für diese Ideen Das Du haben.
Jetzt, A sehr wichtig verwenden Fall für SEM Ist Wann du bist Arbeiten mit Variablen Das kann nicht Sei gemessen direkt. Also spät- In Variablen Sind sehr wichtig In A Nummer von anders Domänen. Wenn du bist interessiert, für Beispiel, In suchen bei Kunde Zufriedenheit oder Qualität von A Produkt In Die Sozialwissenschaften. Es gibt Also viele spät- In Variablen, Persönlichkeit, Intelligenz, diese Sind manche von Die Klischee Dinge Das Du würde hören.Aber Wirklich, Late-In-Variablen Sind alle über Die Ort.Wenn Du arbeiten mit diese, Wenn Du haben Forschung Fragen Das mit sich bringen spät- In Variablen, Dann du bist Wirklich gehen Zu Nutzen von verwenden SEM.
A etwas verwandt Grund Zu verwenden SEM Ist Das Wenn Du haben Variablen Das haben Messung Fehler Und Du Genau genommen wollen Zu Konto für Das Messung Fehler, SEM dürfen Auch Sei sehr hilfreich. ICH sagen Das Das Ist verwandt Zu Die Late-in-Variablen Weil Die Weg In welche Wir Konto für Die Messung Fehler Ist von spezifizieren Late-in-Variablen In SEM.Messung Fehler dürfen haben Manchmal unerwartet Folgen An unser Schlussfolgerungen. Es dürfen Sei ganz nützlich Zu Konto für Es.
Ein anderer Nutzen von REM, Und Das Ist eins Ding Das Ist sehr praktisch Wirklich, Ist Wann Es kommt Zu haben fehlen Daten, welche, von Kurs, Sind alle über Die Ort, Die am meisten beliebt Einschätzung Algorithmus für SEM Griffe fehlen Daten In A nahtlos Mode solch Das Die Benutzer nicht Wirklich brauchen Zu Tun irgendetwas. Fehlen Daten Sind abgewickelt mit A Schneiden Rand Algorithmus Und Du Wirklich nicht haben Zu Sorge um Es als viel. Wenn Du haben fehlen Daten, Manchmal ICH erzählen Menschen sogar Wenn Du Nur haben A einfach linear Rückschritt, Du dürfen Nutzen aus verwenden SEM Nur Weil fehlen Daten Sind abgewickelt Und es ist einfach.
Zuletzt, Weg Diagramme Sind A kritisch Werkzeug für Strukturgleichungsmodelle. Diese Diagramme Sind sehr hilfreich Weil Manchmal sogar Die am meisten Komplex statistisch Modelle dürfen Sei vermittelt In A sehr intuitiv Mode von sich verlassen An diese Diagramme.
In JMP, Wir verwenden diese Diagramme Zu erleichtern Die Spezifikation von unser Modelle, Aber Auch Zu vermitteln Die Ergebnisse von Modelle. Diese Diagramme dürfen Sei sehr hilfreich Wann du bist präsentieren dein Ergebnisse Zu beliebig Typ von Publikum, Wirklich.
Alle Rechts, Also Das Ist Nur A sehr knapp Liste von Warum Du könnte wollen Zu verwenden SEM. ICH Tun wollen Zu Aktie A Verknüpfung Hier Zu A Präsentation Das ICH gab entlang mit James Cuffler, Wer ist Auch In Arbeit Entwicklung. Wir tat A Entwickler Lernprogramm Wo Wir Genau genommen ging hinein A viel mehr Tiefe um Die Gründe dafür Warum Du könnte wollen Zu verwenden SEM. Wenn Du wollen Zu überprüfen Das aus, ICH Nur gesucht Zu Aktie Das Verknüpfung Hier. Wenn Du herunterladen Die Folien aus Die Gemeinschaft, Du nicht haben Zu Typ Das lang Verknüpfung. Du dürfen Nur klicken An Das Und überprüfen Das Video aus.
Alle Rechts, Also Wie Zu verwenden SEM. Wieder, Ich bin gehen Zu gehen hinein A Demo Und Krank zeigen Du Wie Zu verwenden REM, Aber Mein Demo Ist nicht gehen Zu Sei zu konzentriert An A Lernprogramm Typ von Präsentation, meistens Weil von Zeit Einschränkungen.Wir wollen Zu halten Das kurz Und süß.
Was ICH wollen Zu Tun In Das gleiten Ist Aktie mit Du zusätzlich Video Präsentationen Wo Du dürfen gehen Und lernen mehr In A Lernprogramm bilden Wie Zu verwenden Strukturgleichungsmodelle für A wenige anders Fall Studien, grundsätzlich. Hier, Das Erste Video Ist A Verknüpfung Wo ICH bedeckt Wie Zu Modell Umfrage Daten Und Latenz Variablen. Wir Abdeckung Dinge wie bestätigend Faktor Analyseund Weg Analyse mit Und ohne Latenz Variablen.
Wenn Du haben längs Daten, Das Video dürfen Sei ganz hilfreich. Hier ICH ging über Wie Zu fit spätes Wachstum Kurve Modelle Und Wie Zu interpretieren diese Ergebnisse. Also Tun A wenig bisschen von längs Modellieren Hier Heute In Die Demo, Aber Wir Gewohnheit Sei fähig zu sein fähig Zu gehen hinein Die Einzelheiten wieder In A Lernprogramm Weg. ICH definitiv ermutigen Du Zu betrachten Das Wenn Du Sind interessiert.
Wenn Du nicht haben vor SEM Erfahrung, ICH sehr viel ermutigen Du Zu betrachten Das andere Video Wo James Cuffler Und ICH geredet um Gebäude Strukturgleichungsmodelle In JMP Profi. Das eins Ist sehr einleitend, Und Also Du könnte wollen Zu Start mit Das eins vor Zu gehen Zu Die Andere.
Okay, Also Jetzt es ist Zeit Zu erhalten hinein A wenig Überblick von Die neu Merkmale In JMP Profi 17. Mehrere Gruppe Analyse Ist A Besonderheit Das Ich habe gewesen Wirklich suchen nach vorne Zu präsentieren An Weil Das Ist etwas Das erweitert alle von Die Modelle Das dürfen Sei fit innerhalb SE M. Es tut Also von erlauben uns Zu untersuchen Ähnlichkeiten Und Unterschiede über Teilpopulationen.Wir Tun Das von einbeziehen A Gruppierung Variable hinein unser Analyse.
Jetzt, Die am meisten beliebt mehrere Gruppe Analyse Beispiele normalerweise zeigen A Gruppierung Variable Das hat wenige Ebenen. Dinge wie demographisch Variablen Sind gebraucht sehr oft. In der Tat, In Die Demo Ich bin gehen Zu Tun, Ich bin Auch gehen Zu verwenden A einfach demographisch Variable. Aber Wirklich, Es gibt NEIN Grenze Zu Wie viele Ebenen Du Wirklich sollen haben. Was Wirklich Angelegenheiten Ist Wie viele Beobachtungen Tun Du haben für jede Ebene. Du wollen Zu haben A verhältnismäßig Gut Probe Größe für jede von diese Untergruppen.
Jetzt, Dort Ist A allgemein Strategie für Die Analyse. War gehen Zu sehen Das In üben, Aber ICH wollen Du Zu Start Denken um Wie Das Wirklich funktioniert. Es ist Genau genommen ganz einfach. Was Wir Tun In mehrere Gruppe Analyse Ist fit zwei Modelle.
Eins von diese Modelle Ist gehen Zu Sei A mehr eingeschränkt Ausführung von Die andere. Einmal Wir fit beide von ihnen, Also Sei fähig Zu Tun A Wahrscheinlichkeit Verhältnis prüfen oder A hoch Quadrat Unterschied prüfen In Befehl Zu machen ein Inferenz um ob Die Einschränkungen Das Wir verhängt In eins von Die Modelle Sind In Tatsache haltbar. Das Ist Wie Wir Figur aus ob Dort Sind statistisch gesehen bedeutsam Unterschiede über Gruppen. Wieder, Also sehen Das spielen aus In Die Demo .
In Bedingungen von längs Daten Analyse, wir haben gemacht Es A viel Einfacher Zu interpretieren Die Ergebnisse aus dein Modelle von suchen bei Die Modell impliziert Flugbahnen durch A neu vorhergesagt Werte Handlung. Wir Auch haben gemacht Es A viel Einfacher Zu angeben multivariat Wachstum Kurven. Wenn du bist vertraut mit diese Modelle, Sie erlauben Du Zu untersuchen Die Verband von mehrere Prozesse über Zeit. Sie dürfen Sei sehr hilfreich, Aber Es gebraucht Zu Sei A wenig langweilig In Bedingungen von Wie Zu angeben diese. Jetzt wir haben Erledigt Das sehr einfach Und schnell durch Die verwenden von Modell Abkürzungen. Für manche fortschrittlich Anwendungen, wir haben Auch gemacht Es Einfacher Zu definieren ein Unabhängigkeit Modell basierend An Was Benutzer wollen Zu haben als Die Unabhängigkeit Modell.
Dort Sind Auch manche Verbesserungen für Umfragen. Das Wirklich Ist meistens konzentriert An Rationalisierung dein Arbeitsablauf für Entwicklung Umfragen. Normalerweise Die analytisch Arbeitsablauf beginnt von verwenden explorativ Faktor Analyse, Und Dann Du nehmen diese Ergebnisse Und bestätigen ihnen mit ein unabhängig Probe verwenden bestätigend Faktor Analyse In SEM .
Was wir haben Erledigt mit Die helfen von Jianfeng Ding, WHO Ist Die Entwickler für Explorativ Faktor Analyse, wir haben gewesen fähig Jetzt Zu Verknüpfung Die zwei Plattformen von grundsätzlich erlauben Du Zu Kopieren Die Modell Spezifikation aus explorativ Faktor Analyse Und Dann Paste Das hinein SEM Also Das Du dürfen leicht Und schnell bestätigen dein Ergebnisse.
Wir Auch haben A neu Abkürzung für schalten Die Skala von dein spät rein Variablen. Manchmal Das Ist hilfreich Wann du bist Entwicklung Umfragen für spezifizieren Modelle. Wir Auch haben A Nummer von mehr neu Hitze Karten Das Sind Nur gehen Zu machen Es Einfacher Zu interpretieren Die Ergebnisse von dein Analyse.
Jetzt, zuletzt Aber nicht am wenigsten, unser Plattform hat stets gewesen sehr schnell. Aber In Das freigeben, Chris Gotwell setzen A viel von Eindrucksvoll Bemühung zu verbessern sogar mehr Die Leistung von unser intern Algorithmen. Wenn Du haben viele von Variablen oder viele von Daten, definitiv geben Es A Schuss.ICH Bin sehr, sehr beeindruckt Und aufgeregt um Was Wir haben Zu Angebot In Bedingungen von Die Leistung von Die Plattform als Also.
Okay, Also es ist Zeit für Die Demo. Lasst uns gehen voraus Und zeigen Du Was ICH haben über Hier. ICH haben A Tagebuch Wo Ich bin gehen Zu arbeiten durch, hoffentlich Wir haben genug Zeit Zu arbeiten durch drei Beispiele.
Der Erste eins Hier, vielleicht nicht überraschenderweise, Verwendet unser groß Klasse Daten Tisch. Es ist gehen Zu Sei A sehr einfach Beispiel Nur Zu einführen Die Vorstellungen hinter mehrere Gruppe Analyse. Jetzt, Was Ich bin gehen Zu Tun Hier, Wir haben zwei Variablen, Rechts? Höhe Und Gewicht.Was ICH wollen Zu Tun Ist untersuchen Die Verband zwischen diese zwei Variablen von Sex. Ich bin gehen Zu gehen Zu Die Analysieren Speisekarte, gehen runter Zu Multivariat Methoden, Und Dann Strukturell Gleichungen Modelle. Ich bin gehen Zu verwenden beide von diese Variablen Und klicken An Modell Variablen.
Jetzt, Die Marke neu Besonderheit von mehrere Gruppe Analyse dürfen Sei gefunden In Das Start Dialog unter Das Gruppen Taste. Das Taste Ist neu Und das ist was ist gehen Zu erlauben uns Zu wählen unser Gruppierung Variable Und klicken An Gruppen In Befehl Zu verwenden Das als unser Gruppierung Variable.War gehen Zu sehen bei Wie Männer Und Weibchen Und ob Sie abweichen grundsätzlich An ihre Verband zwischen Höhe Und Gewicht. War gehen Zu Klicken Sie auf O kay.
Jetzt, Das Ist Die Plattform. Du dürfen sehen Wenn Du haben gesehen unser Plattform Vor, Es sieht aus sehr ähnlich als Vor, mit Die Ausnahme von diese neu Registerkarten Rechts Hier. Der Registerkarten Sind Dort Zu erzählen uns um Die anders Gruppen Das Wir haben In unser Analyse. In Das Fall, Es gibt nur zwei Ebenen für unser Gruppierung Variablen. Wir haben A Tab für Die Weibchen Und A Tab für Männer.
Eins von Die Dinge du wirst beachten Ist Das Die Weg Diagramme haben A Modell bereits als A Standard für jede von diese Gruppen. Diese Standard Modelle Sind Die Dasselbe. Das ist Warum Wann ICH schalten Tabs, Nichts Wirklich Änderungen. Der Union Tab, als Die Name impliziert, Es zeigt an uns was ist In gemeinsam über alle von unser Gruppierung, Also, Die Ebenen von unser Gruppierung Variable. Hier, Das Ist Warum Das Diagramm Auch sieht aus Die Dasselbe.
In Befehl Zu angeben A einfach linear Rückschritt In SEM , Hier, Ich bin Nur gehen Zu wählen In Das Aus Aufführen Die Höhe Variable, Und Dann In Die Zu Liste, Ich bin gehen Zu wählen Gewicht.Ich bin gehen Zu Verknüpfung diese zwei Variablen mit A eins geleitet Pfeil, welche Ist Was fügt hinzu Das Rückschritt Weg Zu Mein Modell. Das Ist Nur A einfach linear Rückschritt Wo Höhe Ist vorhersagen Gewicht.
Jetzt, Manchmal ICH wie Zu Rechtsklick An Die Leinwand von Die Weg Diagramm Und ICH gehen Zu anpassen Diagramm Nur Zu machen Die Knoten A wenig bisschen größer Weil ICH finden Das Manchmal, besonders Wann Die Diagramme Sind klein, Das sieht aus A viel schöner.Das Ist Nur A einfach linear Rückschritt.
Jetzt, beachten Das Weil ICH tat Mein Modell Spezifikation unter Die Union Tab, beide Die Weibchen Und Die Männer vererbt diese Dasselbe Änderungen Und Spezifikationen Zu Die Modell Das ICH gemacht. Wenn ICH machen beliebig Änderungen innerhalb A Gruppe Spezifisch Tab, Dann diese Änderungen Wille nur anwenden Zu Das Gruppe. Aber In Das Fall, Was ICH wollen Zu Tun Ist fit ein anfänglich Modell Wo beide Männchen und Familien Und Weibchen erhalten ihre eigen Schätzungen für Das linear Rückschritt.
Jetzt, halten In Geist Das Die Einschätzung von Das Modell Ist alle Erledigt gleichzeitig. War nicht separat passend zu Das Modell für Weibchen Und für Männer. Alles Ist Erledigt gleichzeitig, Aber Ich bin Trotzdem fähig Zu erlauben jede von Die Gruppen Zu haben ihre eigen Schätzungen für Die Modell.
Ich bin gehen Zu klicken An Laufen, Und Also sehen Es gibt A Modell Vergleich Tisch Wo Wir dürfen lernen A viel um Die fit von Die Modell. Aber Jetzt, etwas das ist neu In unser Bericht Ist Das Wir haben diese Registerkarten für jede von unser Gruppen. Wir haben A Tab für Die Weibchen Und A Tab für Die Männer.
Jetzt, Wenn Du Fokus An Die Rückschritt Koeffizient, für Beispiel, ICH dürfen gehen zurück Und her Und realisieren Das ICH Tun haben, In Tatsache, A anders schätzen für Das Koeffizient.
Jetzt, Die Koeffizient sieht aus anders, Aber ICH nicht haben A prüfen, A formell statistisch prüfen Das erzählt Mich ob oder nicht Das Verband Ist statistisch gesehen bedeutsam. Der Unterschied Und Die Verband Ist anders. Bei beliebig Rate, Die Männer Hier haben um 3.4, weiblich haben A wenig bisschen größer Wert. Aber Was Wir Wirklich wollen Ist Zu fit A zweite Modell Wo Wir Gewalt ein Gleichwertigkeit Zwang An Das Parameter schätzen, Und Dann Wir dürfen verwenden Das Zu vergleichen gegen Das Modell. Lasst uns gehen voraus Und Tun Das.
Ich bin gehen Zu Sei An Die Union Tab Und Ich bin gehen Zu wählen Das Rückschritt Weg Und Ich bin gehen Zu klicken Die Taste, Satz Gleich.Das Ist gehen Zu bringen hoch Das Dialog welche Ist Nur gehen Zu fragen Mich Zu bestätigen Das ICH Tun wollen Zu anwenden Das Gleichwertigkeit Zwang über alle von Mein Gruppen, welche ICH Tun. Ich bin gehen Zu klicken Okay. Jetzt beachten Das ICH haben Das neu Etikett Das War setzen Hier An Die Rand. Wenn ICH sehen bei Die weiblich Tab Und Die männlich Tab, Das Etikett Ist Trotzdem zeigen hoch An Das Rand An Das Pfeil.Das Ist unser Weg Zu vermitteln Zu Du, Die Benutzer, Das Die Dasselbe Parameter schätzen Ist gehen Zu Sei gebraucht grundsätzlich Zu beschreiben Das Verband.
Okay, Also Lasst uns gehen zurück Und Modell Name. War gehen Zu ändern Das Zu Sei Rückschritt Wirkung Ist gleich. Wir Gewalt Das Zu Sei gleich In Das Modell. War gehen Zu gehen voraus Und klicken An Laufen. Jetzt, wieder, Wir könnte sehen bei unser Modell Vergleich Zu sehen bei Die fit von Mein anders Modelle. ICH dürfen wählen Die zwei Modelle Das ICH Nur fit, Und Weil eins von diese Modelle Ist A eingeschränkt Ausführung von Die andere, Wir Anruf Das Das Die Modelle Sind verschachtelt, Wir dürfen Genau genommen Tun A Wahrscheinlichkeit Verhältnis prüfen.
Das Ist Erledigt sehr leicht In unser Plattform einfach von Auswählen Die zwei Modelle Und Klicken An Vergleichen Ausgewählt Modelle. Wir Wille erhalten A Unterschied In Die Chi Quadrat, welche repräsentiert Die ändern In Die Außenseiter von Die Modell. Wir Auch sehen bei Die Unterschied In Grad von Freiheit zwischen Die zwei Modelle Und Die Unterschiede In Die Fit nach Zu manche von Die am meisten beliebt Fit Statistiken In SEM.
Jetzt, nach Zu Das Spezifisch prüfen, Es erscheint Das Die ändern In Chi Quadrat, Die Zunahme In Außenseiter Ist nicht statistisch gesehen bedeutsam. Wenn Wir verwenden Nur Das Chi Quadrat Unterschied prüfen, Wir würde Dann kommen Zu Die Abschluss Das sogar obwohl diese zwei Werte Sind anders, Sie sind nicht statistisch gesehen anders. Jetzt Wir könnte gehen zurück runter Hier Zu unser Tab Ergebnisse Und Du dürfen sehen Das Die Rückschritt Koeffizient Ist Die Dasselbe sogar Wann ICH gehen über Die Registerkarten.Wir könnte Dann sagen, Also, Es gibt NEIN Unterschied zwischen Männer Und Weibchen In Bedingungen von Wie Höhe prognostiziert Gewicht.
Das Ist A sehr einfach Beispiel von Wie Wir könnte verwenden Gleichwertigkeit Einschränkungen über Gruppen In Befehl Zu prüfen A Spezifisch Hypothese. Jetzt, als Du dürfen vorstellen, ICH könnte gehen zurück hinein Mein Modell Spezifikation Und ICH könnte setzen Gleichwertigkeit Einschränkungen Auch An Die Varianz von Höhe Und An Die Restwert Varianz von Gewicht.Wenn Das Ist etwas Das Ist von Interesse Zu Mich, Wenn ICH wollen Zu prüfen diese Unterschiede, Das Rahmen erlaubt Mich Zu Tun Das.
Jetzt, A viel von mal du bist gehen Zu haben mehr kompliziert Modelle Also darüber hinaus linear Rückschritt, oder Du könnte haben mehr Ebenen von dein Gruppierung Variable, Und das ist total Bußgeld. Das Ist A einfach Beispiel Das hoffentlich Du dürfen... Das erlaubt Du Zu sehen Wie Du könnte verlängern Das hinein A mehr kompliziert Einstellung.Okay, Also Das Ist Das Beispiel.
ICH wollen Zu bewegen An Zu ein Beispiel Das Verwendet längs Daten. Jetzt, war nicht gehen Zu bewegen weg aus mehrere Gruppe Analyse vollständig. War grundsätzlich gehen Zu Markieren manche von diese längs Analyse Verbesserungen, Aber Dann Trotzdem bringen zurück Die Vorstellung von mehrere Gruppe Analyse.
Für Das Beispiel, ICH wollen Du Zu vorstellen Das Wir haben Daten Tisch Wo Wir haben Daten aus Studenten Das haben genommen ein akademisch Leistung prüfen für vier aufeinanderfolgenden Jahre. Vielleicht Was Wir Wirklich wollen Zu finden aus aus diese Daten Ist ob Studenten Leistung... Wie Ist Es Entwicklung über Zeit? Ob Männer Und Weibchen abweichen In ihre Flugbahnen über Zeit? Diese Sind gehen Zu Sei Die zwei Fragen Das war gehen Zu Fokus An für Das besondere Beispiel.
Jetzt, Dort Ist A Probe Daten Tisch Das Du Wille finden innerhalb unser Probe Daten Ordner. Es ist angerufen Akademisch Leistung. Du könnte verwenden Das Zu folgen entlang mit Das Beispiel. In Das Daten, Wir haben 100 Reihen. Jede Reihe repräsentiert A anders Student Das nahm Das akademisch Leistung prüfen. Du dürfen sehen Das Hier, diese vier Säulen vertreten Die Partituren An Das mehrere Auswahl prüfen Das War genommen für Jahre In A Reihe.Diese Sind Die Daten Das Ich bin gehen Zu Fokus An für passend zu A längs Modell.
Ich bin gehen Zu gehen Zu Die Analysieren Speisekarte, Multi Variieren Methoden, Strukturgleichungsmodelle, Und diese vier Variablen Sind ausgewählt. Ich bin Nur gehen Zu klicken An Modell Variablen In Befehl Zu verwenden diese In SEM. Ich bin gehen Zu klicken Okay. Erinnern, Die Erste Frage War, Wie Tun Studenten' akademisch Leistung entwickeln über Zeit? Wir wollen Zu charakterisieren Das Wachstum oder Figur aus ob Dort Ist Wachstum In der Tat.
Wir haben unser Modell Abkürzung runter bei Die unten links, Und Du dürfen sehen Das unter Die Längengrad Analyse Speisekarte, Wir haben A neu Möglichkeit. War gehen Zu erhalten Zu Das Möglichkeit später Heute, multivariat, spät In Wachstum Kurven.
Aber Wir Auch haben hatte A wenige andere Optionen Hier Das machen längs Modellieren sehr schnell Und einfach. Für Das Beispiel, Ich bin gehen Zu verwenden Die Fit Und Vergleichen Wachstum Modelle. Wann ICH Tun Das, drei anders Modelle Sind fit. ICH erhalten A Chi Quadrat Unterschied prüfen für alle von Die möglich Kombinationen Hier. Wenn ICH sehen bei Die Fit Indizes Und Auch Die Ergebnisse aus Das Chi Quadrat Unterschied prüfen, ICH Wille erkenne Das Die am besten passend zu Modell Hier Ist Die linear Wachstum Kurve Modell. In andere Wörter, Es erscheint Das Die Partituren An Das akademisch Leistung prüfen über Zeit dürfen Sei am besten gekennzeichnet von linear Wachstum.
Basierend An Das, ICH Wille gehen voraus Und Fokus An Dolmetschen Die Ergebnisse aus Das linear Wachstum Kurve Modell. Ich bin gehen Zu offen Das Und abrufen Das Das eins von Die neu Merkmale für längs Modellieren Ist A neu vorhergesagt Werte Handlung Das erlaubt uns Zu interpretieren Die Ergebnisse von unser Modelle A viel mehr leicht. Wenn du bist vertraut mit Wachstum Kurve Modelle, Du wissen Das manche von Die Schlüssel Parameter Schätzungen Sind diese Rechts Hier. Sie erzählen uns An Durchschnitt Wie unser Studenten Wo Tun Sie Start Und Wie Sind Sie Ändern über Zeit Und Wie viel Variabilität Dort Ist In diese Flugbahnen.
Unter Die Rot Dreieck Speisekarte von Das besondere Modell, Wenn ICH scrollen runter, Ich bin gehen Zu finden ein Möglichkeit angerufen vorhergesagt Werte Handlung. Wenn ICH klicken An Das, Du Wille sehen Das als A Standard, Wir zeigen Du Kasten Grundstücke von Die vorhergesagt Werte für alle von Die Ergebnis Variablen In Die Modell.
Jetzt, Wann Du haben längs Daten, Wir haben A sehr komfortabel Möglichkeit Hier Das erlaubt Du Zu verbinden Die Daten Punkte Und Genau genommen erhalten A Spaghetti Handlung Das zeigt an Du jede von Die Individuell vorhergesagt Flugbahnen von Die Modell. Jetzt, es ist hübsch Cool Weil Die Handlung Ist, In Tatsache, verlinkt Zu Die Daten Tisch. Was auch immer Auswahlen Du haben Hier An Die Handlung, Du dürfen Auch sehen diese In dein Daten Tisch, welche Ist etwas Das Du wissen Zu erwarten aus JMP.
In Bedingungen von Dolmetschen Die Ergebnisse von Die Modell, es ist NEIN Überraschung Das diese Sind alle gerade Linien Weil Wir fit A linear Modell. Aber Du dürfen sicherlich sehen Das Dort Ist A viel von Variabilität In Die Weg diese Studenten Sind Ändern. Manche Studenten Start An Die Spitze bei Die Anfang Und Sind Trotzdem zunehmend. Andere Studenten Sind beginnend niedrig Und Sind Genau genommen ausstellen A wenig bisschen von Abfall über Zeit.
Aber Wir Auch sehen ein Durchschnitt Flugbahn Hier Das scheint Zu zeigen A wenig bisschen von Zunahme über Zeit. An Durchschnitt, Dort Ist manche Zunahme, Aber Es gibt A viel von Variabilität An Wie Menschen Sind Ändern. Von Kurs, eins von Die natürlich Fragen Du könnte haben Ist, Was Faktoren vorhersagen diese anders Flugbahnen, wie Die Variabilität In Das abfangen Neigung, das ist etwas Das Ich habe bedeckt In andere Präsentationen, Also Ich bin nicht gehen Zu sprechen um Das Jetzt.Aber wieder, ICH ermutigen Du Zu verwenden Die prädiktiv Werte Handlung Zu besser interpretieren dein längs Analyse.
Wir geredet um Benutzer Sein fähig Zu angeben ihre eigen Unabhängigkeit Modell. Das Ist etwas Das Wir Tun Hier In Die Modell Vergleich Tisch Und dürfen Sei sehr nützlich für längs Analyse. Wir Tun haben ein Unabhängigkeit Modell Das Ist gefüttert von Standard, Aber Wenn Du wählen Zu ändern Das, Dann Du könnte stets Rechtsklick An beliebig gegeben Modell Das Du wollen Zu Satz als Die Unabhängigkeit Unabhängigkeit Modell, Und Wir Wille nehmen Pflege von Das ändern für Du.
Das Ist ein fortschrittlich Technik. ICH sehr viel beraten Du Zu, Wenn du bist nicht vertraut als Zu was ist Die richtig Unabhängigkeit Modell für dein Analyse, Du sollen Wirklich nehmen A sehen bei Die Literatur Zu machen Sicher Das du bist verwenden A Gut Unabhängigkeit Modell Weil Es Wirklich variiert Manchmal von Kontext.
Ich bin Sitzung nächste Zu Das Schön Fenster Und Die Sonne, es ist A wunderschön Tag Also Ich bin gehen Zu haben Zu anpassen Hier Mein Computer Also Das ICH nicht haben alle Die Licht An Mein Gesicht. ICH sich entschuldigen für Das.
Okay, Also Lasst uns erhalten zurück Zu Das Frage. Wir sagte Das Wie tun Studenten erreichen Und entwickeln über Das Zeitraum von Zeit? Wir Jetzt haben ein Verständnis Das Es entwickelt sich In Das linear Mode Und Das Dort Ist erheblich Variabilität. Das ist Die Antwort Zu Das Frage.
Also, Die nächste Ding Ist, Tun Männer Und Weibchen abweichen In diese Flugbahnen? Der Weg war gehen Zu anerkennen Und Adresse Das Frage Ist von verwenden mehrere Gruppe Analyse. T sein könnte Sei zurück In Die Plattform, Wir könnte verwenden Die hauptsächlich Dreieck Speisekarte Zu wiederholen Und Neustart unser Analyse.
Jetzt Was war gehen Zu Tun Ist bringen Das Gruppierung Variable, ICH haben A Sex Als ein Gruppen Variable. Nur von tun Das, Also Sei fähig Zu aufrufen unser mehrere Gruppe Analyse Funktionalität. Ich bin gehen Zu klicken Okay, Und Jetzt Du dürfen sehen Das unser Bericht für Die Plattform hat Die Ebenen von unser Gruppierung Variable Hier als Registerkarten.
Nur als Vor, Du dürfen sehen Das Die Männer Und Die Weibchen haben Die Dasselbe Modell als A Standard, Aber Wir dürfen machen Änderungen Zu Das. War gehen Zu arbeiten innerhalb Die Union Tab Weil ICH wollen Die Änderungen Das Ich bin um Zu Tun Zu Die Modell Spezifikation, ICH wollen ihnen Zu anwenden für beide Männer Und Weibchen.
ICH Wille Auch Markieren, Und Das Ist Nur A wenig Seite Notiz, Das unter Die Status Tab, du bist gehen Zu finden Gruppe Spezifisch Information Das Wir nicht haben Vor Wann Wir nicht haben mehrere Gruppe Analyse. Du dürfen haben manche Information um dein Daten, fehlen Daten, Und Also An Das Ist Spezifisch Zu Die Gruppen.
Okay, Also Lasst uns gehen voraus Und Antwort Das Frage. Tun Männer Und Weibchen haben Unterschiede In ihre Flugbahnen? Also, ICH bereits wissen Das Die linear Modell passt am besten, Also Ich bin gehen Zu gehen Zu unser Modell Verknüpfungen, Längengrad Analyse, Und Ich bin gehen Zu klicken An Die linear Latenz Wachstum Kurve. Der Verknüpfungen sehr schnell Satz hoch Die Modell für Mich, machen Es sehr einfach, Und Sie Tun Das über alle von Die Ebenen von Die Gruppierung Variable. ICH haben Die linear Wachstum Kurve Modell.
Beachten Das diese Schlüssel Aspekte von Die Modell, Die Schätzungen Das Wirklich charakterisieren Die ändern In unser Daten, nicht haben beliebig Etiketten An diese Kanten, welche bedeutet Das Sie sind frei geschätzt über Männer Und Weibchen. Mein Erste Modell Hier Ist A linear Wachstum Kurve Modell. Ich bin Nur gehen Zu setzen A wenig Stichwort Hier. Hoppla, ICH gelöscht Es. Linear Wachstum Kurve. Aber ICH gesucht Zu enthalten Hier Das Das Ist frei geschätzt Rechts über Die Gruppen. Ich bin gehen Zu klicken An laufen. Exzellent.
Wir dürfen sehen Hier manche Fit Indizes. In Mein Bericht, ICH dürfen sehen A Tab für Die Männer Und für Die Weibchen. Von Kurs, als du würdest erwarten, Wenn ICH gehen zurück Und her, ICH könnte nehmen A sehen bei Die Ergebnisse für Die Weibchen Und Dann gehen zurück Und sehen bei Wie diese Ergebnisse Sind vielleicht anders für Die Männer. Das Ist interessant. Dort erscheinen Zu Sei manche Unterschiede, Aber wieder, Wir könnte wollen Zu Figur aus ob Die Unterschiede Das Wir beobachten Nur aus suchen bei diese Schätzungen Aber diese Sind In Tatsache, statistisch gesehen bedeutsam.
Was Krank Tun Ist Ich bin gehen Zu gehen zurück Zu Mein Modell Spezifikation Und Ich bin gehen Zu Tun ein OmniVis prüfen.In andere Wörter, eher als Nur Putten ein Gleichwertigkeit Zwang An eins von diese Schätzungen, Ich bin Genau genommen gehen Zu Tun Das für alle von diese Schätzungen, Die abfangen bedeuten, Die bedeuten für Die Neigung, Und Die Kovarianz von Die abfangen Und Neigung, Und ihre Abweichungen.
Du nicht haben Zu Tun Es Das Weg, Aber Wirklich es ist dein Forschung Frage Das sollen Sei Führung Wo Tun Du Ort diese Gleichwertigkeit Einschränkungen? In Mein Fall, ICH Nur wollen Zu Tun ein omniVis prüfen Wo ICH Figur aus ob Die Flugbahnen für Männer Und Weibchen Sind anders Und ob oder nicht ICH brauchen A separate schätzen für diese Parameter.
ICH haben alle von diese Kanten ausgewählt Und Ich bin gehen Zu klicken An Satz gleich. Hier ICH bestätigt Das ICH Tun wollen diese Gleichwertigkeit Einschränkungen über beide Gruppen. Das Ist Genau genommen ganz hilfreich Wann Du haben mehr als zwei Ebenen In dein Gruppierung Variable. Es könnte Sei Das Du wollen Gleichwertigkeit Einschränkungen über, sagen, zwei Gruppen Aber nicht Die dritte. Du dürfen deaktivieren manche von diese Gruppen Hier Wenn Du erforderlich Zu.
Ich bin gehen Zu klicken Okay. Jetzt alle von diese Kanten bekommen A anders Etikett. Du dürfen sehen Das Wenn ICH gehen Und sehen bei Die Männer Und Die Modell für Die Weibchen, diese Etiketten Sind Die Dasselbe.Wieder, Nur Zu erinnern uns Das war gehen Zu schätzen nur eins schätzen für jede von diese Kanten über Gruppen.
Okay, Also Das, einmal wieder, Ist A linear Wachstum Kurve, Aber ICH haben gleich Wachstum Schätzungen. Lasst uns gehen voraus Und laufen Das Modell. Wir dürfen sehen, wieder, Wir könnte Fokus An Die fit von Das Modell. Es nicht erscheinen Zu Sei als Gut als Die vorherige eins. Weil Das zweite Modell Ist A eingeschränkt Ausführung von Die Erste, Wir dürfen Genau genommen wählen diese zwei Modelle Und Tun A sinnvoll Vergleich von Klicken An Vergleichen Ausgewählt Modelle.
Als Vor, Wir Sind fähig Zu sehen Hier Die ändern In Die Chi Quadrat entlang mit Die ändern In Die Grad von Freiheit. Das erzählt uns Wie viel Zunahme In Außenseiter Ist Dort In unser Modell, Und Ist Das Zunahme In Außenseiter statistisch gesehen bedeutsam?
Wenn Es Ist, welche In Das Fall Es Ist, Dann Wir grundsätzlich Sind Sprichwort Das diese Gleichwertigkeit Einschränkungen Sind nicht haltbar. Es War nicht A Gut Idee Zu Ort diese. Jetzt Wir dürfen sagen mit A formell statistisch prüfen Das Dort Sind statistisch gesehen bedeutsam Unterschiede In Die Flugbahnen über Männer Und Weibchen.
Jetzt, Du könnte wollen Zu sehen bei diese Unterschiede von verwenden Die vorhergesagt Werte Handlung.Das ist etwas Das Wir dürfen Tun Nur von gehen hinein Die Rot Dreieck Speisekarte. Aber Was Ich bin gehen Zu Tun Erste, Genau genommen Ist ICH nicht Wirklich wollen Zu sehen bei Die Modell Das hat Die gleich Wachstum Schätzungen Weil Wir Nur erkannte Das diese Gleichwertigkeit Einschränkungen war Wirklich nicht A Gut Idee. Ich bin nicht gehen Zu sehen bei Das. Stattdessen, Ich bin gehen Zu sehen bei Die Erste Modell Wir fit, Und Ich bin gehen Zu Tun Die Dasselbe für Die Männer Hier.Unter Die Rot Dreieck Speisekarte, Ich bin gehen Zu klicken An Vorhergesagt Werte Handlung, Und Ich bin gehen Zu verbinden diese Punkte Weil ICH wissen Mein Daten Sind längs.
Das Ist Die Handlung Das Ist Spezifisch Zu Die Männer, Zu Die männlich Probe. Aber Es würde Sei Wirklich hilfreich Zu sehen bei Das Handlung Seite von Seite mit Die Handlung für Die Weibchen. Es ist Genau genommen ganz Hübsch Das alle von unser rotes Dreieck Speisekarte Optionen Hier Sind automatisch gedreht An über alle von dein Gruppen, Also Du nicht haben Zu gehen Gruppe von Gruppe drehen An Die Dinge Du wollen Zu sehen.
Aber ein anderer Trick Das ICH Wirklich wie Ist, Wann Du haben A mit Tabs versehen Bericht, Du dürfen stets Rechts- klicken An Es Und ändern Die Stil von Die Bericht Also Das es ist An A horizontal verbreiten.Das Ist gehen Zu erlauben Du Zu sehen Die Registerkarten Seite von Seite, Die Inhalt von ihnen.
Ich bin gehen Zu klicken An H horizontal Verbreiten. Jetzt beachten Das ICH haben Die Männer Und Die Weibchen Seite von Seite. Ich bin gehen Zu verwenden Die Rot Dreieck Speisekarte entlang mit Die Möglichkeit oder Alt Schlüssel In Befehl Befehl Zu drehen aus Die Zusammenfassung von fit, Die Parameter Schätzungen, Und Die Diagramm. Wirklich, alle ICH wollen Zu sehen Ist Die vorhergesagt Werte Handlung. Ich bin gehen Zu klicken Okay. Perfekt.
Jetzt ICH dürfen sehen Die vorhergesagt Werte Handlung für Die Männer Und für Die Weibchen. ICH dürfen sehen Das Seite von Seite. Sehr gezielt, Wir haben Hier Die Y Achse In Die Dasselbe Skala Also Das diese Grundstücke Sind vergleichbar. Jetzt Du dürfen sehen Wie Die Flugbahnen abweichen. Wir sehen Das Es gibt A viel mehr verbreiten für Die Probe für Die Weibchen. Dort Auch scheint Zu Sei A wenig bisschen von A Unterschied An Das Durchschnitt Flugbahn In Die Menge von Wachstum.
Wieder, Es gibt viele mehr folgen hoch Tests Das Wir könnte Tun Hier In Befehl Zu Figur aus Wo Die Spezifisch Unterschiede Lüge. Wenn Wir gesucht Zu prüfen Das, Wir könnte sagen, Also, Ist Dort A Unterschied speziell In Die Varianz von Die Neigung?Wir könnte setzen Das Gleichwertigkeit Zwang Und Tun mehr Spezifisch Tests als Folgemaßnahmen. Aber für Jetzt, ICH Hoffnung Das Nur zeigen Du Das Beispiel Wirklich erlaubt Du Zu sehen Wie mehrere Gruppe Analyse dürfen Sei gebraucht In A mehr Komplex Einstellung Und Wie Das neu prädiktiv Werte Handlung dürfen Sei gebraucht Zu Wirklich erleichtern Die Deutung von dein längs Modelle.
Alle Rechts. War fast bei Die Ende von Die Demo Und Was ICH wollen Zu Tun sehr schnell mit Die Dasselbe Daten, ICH Wirklich gesucht Zu Markieren Die multivariat Wachstum Kurven Abkürzung. L et Mich gehen voraus Und gehen zurück Hier Zu Die Strukturgleichungsmodelle Plattform, Und Das Zeit, vorstellen Das Wir haben zwei Sätze von Partituren über Zeit.
Also war gehen Zu Sei suchen bei zwei Prozesse. Wir nicht Nur haben akademisch Leistung An Das eins prüfen. Wir haben Es An zwei anders Tests Und Wir wollen Zu sehen Wie diese zwei Prozesse Sind Ändern. Wie Sind Sie verwandt über Zeit? Ich bin gehen Zu verwenden alle von diese Variablen Hier, klicken An Modell Variablen Und Okay. U nder Die Modell Abkürzung, erinnern Das längs Analyse multivariat latent Wachstum Kurve, Das Abkürzung erlaubt Mich Zu wählen Variablen für eins Spezifisch Verfahren.
Hier, ICH könnte haben diese Erste vier Variablen. Das War Mein Erste Verfahren ICH wollen Zu sehen bei. Lasst uns Nur sagen Das diese war Mathematik Partituren. Ich bin gehen Zu Anruf Das Mathematik. Y du erhalten Zu wählen Hier Was Typ von Wachstum Du wollen Zu angeben für Das Spezifisch Verfahren für Das Satz von Variablen. War gehen Zu Stock Zu A linear Wachstum, Und Dann Wir dürfen klicken Die Plus Taste In Befehl Zu haben Das Erledigt für uns Rechts weg. Y du dürfen sehen Die Vorschau In Die Hintergrund Hier. W e haben ein abfangen Und A Neigung für Mathematik. T Henne Wir dürfen ändern Die Name Hier. Vielleicht Die zweite Verfahren Ist Wissenschaft, Und Jetzt Wir dürfen wählen Die Variablen, Die wiederholt Maßnahmen für Das Wissenschaft prüfen über Die vier Jahre.
A gewinnen, war gehen Zu Stock Zu Die linear Modell, Und war gehen Zu klicken Die Plus Taste. V Ery schnell, Das Modell Ist Ändern Dort An Die Hintergrund. War Erledigt Jetzt. Also Ich bin Nur gehen Zu klicken Okay. A gewinnen, Jetzt ICH könnte Nur klicken Laufen Und sehr schnell erhalten Die Ergebnisse für Das Modell. Das Ist ein fortschrittlich Anwendung, Aber Es Ist A Wirklich interessant eins Weil Es erlaubt Du Zu sehen bei Wie Die anfänglich Zeit Punkt, Die fängt ab über zwei Prozesse In Das Fall, Wie Sind diese abfangen Partituren verwandt?Sind Sie damit verbundenen? A auch Die Tarife von ändern über Zeit.
Wenn Du haben A höher Punktzahl In Mathematik, Tun Du Auch neigen Zu haben nicht Nur A höher Punktzahl, Aber A höher Neigung über Zeit In Mathematik? Tut Das bedeuten Du Auch haben A höher Rate von ändern In Wissenschaft? A Aufzeichnung Zu Das, Du Tun, Weil Wir haben A positiv Verband zwischen diese zwei Faktoren.
Wieder, Nur hervorheben manche von Das neu Funktionalität. Mein sehr zuletzt Beispiel Ist für Umfrage Entwicklung. Das Ist gehen Zu Sei sehr knapp, ICH versprechen. Lasst uns Nur sagen Hier Das Wir wollen Zu Figur aus Was Sind Die Schlüssel Fahrer von Kunde Zufriedenheit? W e wissen Das wahrgenommen Qualität von unser Produkt Und Die Ruf von unser Marke Sind Wirklich wichtig. Aber Wirklich, Vor Wir dürfen sogar Antwort beliebig Fragen um Kunde Zufriedenheit, Wir Wirklich brauchen Zu machen Sicher Das Wir haben A gültig Und zuverlässig Weg Zu bewerten diese Variablen. Weil diese Sind Variablen Das Sind nicht beobachtet direkt, Sie sind latent Variablen, Und daher, es ist schwierig Zu machen Sicher Das Wir Sind Messung ihnen In A zuverlässig Und gültig Weg. S Umfrage Entwicklung Ist alle um erreichen Das Ziel.
ICH haben ein Beispiel Hier Das Ist gehen Zu erlauben uns Zu sehen Wie explorativ Faktor Analyse Ist Jetzt verlinkt Zu SEM Also Das Du dürfen Tun Umfrage Entwicklung In A Wirklich stromlinienförmig Mode. ICH haben 843 Reihen In Das Daten Tisch. Jede Reihe repräsentiert ein Individuell WHO gefüllt aus A Umfrage. In Das Umfrage, Sie gab uns Bewertungen, antwortete Fragen um Die wahrgenommen Qualität von unser Produkt. Sie Auch gab uns anders Antworten für Die wahrgenommen Marke von unser Marke. T Henne Sie Auch Antwort Fragen um ihre Zufriedenheit mit Die Produkt. Das könnte Sei Dinge wie, Wie wahrscheinlich Sind Du Zu empfehlen unser Produkt Zu jemand Du wissen? Diese Typen von Fragen.
ICH bereits haben A Gerettet Skript für Die Faktor Analyse Plattform. Ich bin nicht gehen Zu erhalten hinein Die Einzelheiten von Wie Du verwenden Das Plattform, Aber ICH Tun wollen Zu Fokus An Die Tatsache Das Die Ergebnisse aus Das Analyse Sind Rechts Hier In Die gedreht Faktor Wird geladen Matrix. Das Ist Die Schlüssel Ergebnis aus Das Analyse. U normalerweise, Was Wir wollen Zu sehen Hier Ist Das Die Fragen Das Sind angeblich Zu messen, In Das Fall, Zufriedenheit, Das Sie Sind In Tatsache, Wird geladen hinein Die Dasselbe Faktor.
In diesem Fall Sie Sind, Und das ist Gut Nachricht. Wir sehen Die Dasselbe Muster für Qualität. Der mehr erheblich Ladungen Sind für diese Erste drei Fragen von Qualität. Beachten Das Dort Ist eins Qualität Frage Das nicht erscheinen Zu haben A Gut hoch Wird geladen In beliebig von Die Faktoren. Also Vielleicht Wir würde gehen zurück Und machen Sicher Das Die Wortlaut von Das Frage Ist Gut, oder Wir könnte Nur wollen Zu werfen aus Das Frage insgesamt.
Es gibt Auch A Paar von Fragen für Wahrnehmungen von unser Marke Das nicht erscheinen Zu Tun sehr Also. A gewinnen, normalerweise Du Tun sehr vorsichtig Auswahl von dein Fragen. Du würde gehen zurück, lesen Was war diese Fragen, Ist Dort etwas Wir sollen optimieren, oder soll Wir Nur erhalten loswerden von ihnen? Jetzt, für Die Zeit Sein, Die Besonderheit ICH wollen Zu Markieren Ist Das unter Die Rot Dreieck Speisekarte von Das Modell, Dort Ist A neu Möglichkeit für Kopieren Die Modell Spezifikation für SEM. Ich bin gehen Zu klicken Das. W Hut Es tut Ist Das Die Ladungen Das Sind deutlich Hier In unser Finale gedreht Faktor Wird geladen, diese Ladungen Sind gehen Zu Sei gelagert Also Das Wir dürfen verwenden ihnen In Die SEM Plattform.
Normalerweise, du würdest wollen Zu sammeln A neu unabhängig Probe Also Das Du dürfen bestätigen diese explorativ Ergebnisse. Jetzt, Lasst uns Nur annehmen für A Minute Hier Das Das Daten Tisch Ist Mein neu unabhängig Probe, Und ICH würde Jetzt gehen Zu Analysieren, Multivariat Methoden, Strukturgleichungsmodelle, Und ICH dürfen verwenden alle diese Dasselbe Variablen, wie An Modell Variablen, Und Dann Okay Zu Start Die Plattform.
Normalerweise, wieder, Du wollen Zu bestätigen Die Ergebnisse Das Du gefunden mit ein unabhängig Probe. Was Du dürfen Tun Ist In Die hauptsächlich Rot Dreieck Speisekarte, Du dürfen klicken An Paste Modell Spezifikation. N Autsch beachten Das Die Faktor Ladungen aus Die Faktor Analyse Plattform war neu skaliert von Die Standard Abweichungen von Die Indikatoren. Ich bin gehen Zu klicken Okay, Und Du dürfen sehen Jetzt Das Die Werte Hier Sind Fest für Die Ladungen von diese spät In Variablen. Sie sind Fest Zu entsprechen Zu Die Werte aus Die Faktor Analyse Plattform.
Jetzt, wieder, Sie haben Zu Sei neu skaliert weil Die Varianz von Die Variablen Ist genommen hinein Rücksichtnahme. Das ist Die richtig Weg Zu angeben Die Modell. Aber es ist Wirklich Hübsch Zu Sei fähig Zu rationalisieren Das Arbeitsablauf Weil normalerweise, Wenn Du Wirklich wollen Zu fit A bestätigend Faktor Modell basierend An ein explorativ Faktor Analyse, Du würde haben Zu setzen diese Einschränkungen von Hand.T Hut Wirklich langweilig. Also wir haben gemacht Es sehr einfach. Diese latent Variablen haben Ladungen Das Sind Fest Zu bekannt Werte aus A vorherige Studie, aus A vorherige explorativ Analyse, Und Wir dürfen Jetzt bestätigen ob oder nicht Das Fakultät Struktur Trotzdem hält mit A neu Probe.
Eins Ding ICH sollen klären Ist Das Die drei Variablen Das tat nicht haben erheblich Faktor Ladungen In Die Bericht Sind nicht Sein verlinkt Zu beliebig von Die latent Variablen. R wirklich, Wir nicht wollen diese Zu Sei Hier In Die Analyse. W Hut ICH dürfen Tun Ist Die rotes Dreieck Speisekarte Auch hat ein Möglichkeit für entfernen Manifest Variablen aus Die Analyse.
Ich bin gehen Zu verwenden Das Also Das ICH dürfen schnell Nur finden Qualität 3, Marke 3, Und Marke 5 a nd ICH dürfen Nur klicken Okay Zu erhalten loswerden von diese Variablen Weil ICH nicht Wirklich wollen Zu fit Mein Modell mit ihnen In Dort. A gewinnen, Jetzt ICH dürfen Nur laufen Das Modell, bewerten Die fit, Und Figur aus ob ICH dürfen, In Tatsache, bestätigen Mein Ergebnisse aus explorativ Faktor Analyse verwenden bestätigend Faktor Analyse In SEM. T Hut Ist alle ICH haben für Das Demo. ICH Hoffnung Das Das Ist hilfreich Und ICH sehen nach vorne Zu antworten alle dein Fragen während Die live Fragen und Antworten.Dank Du sehr viel.
