Erweiterte Faktorkorrelationsmatrix für das Messmodell in der SEM-PlattformDa JMP den Schwerpunkt auf Visualisierung legt, wird die erweiterte Faktorkorrelationsmatrix mit Farbcodierung eine nützliche Information in der SEM-Plattform sein. Die Faktorkorrelationsmatrix ist für Forscher bei der Skalenkonstruktion hilfreich. Bei Konstrukten mit mehreren Elementen achten Skalenersteller auf konvergente und diskriminante Gültigkeit. Diese Informationen können leicht abgerufen werden, da JMP 15 jetzt Faktorwerte für latente Variablen berechnen kann. Diese Korrelationsmatrix kann wie folgt erweitert werden:
- 1. Korrelationswerte auf der unteren Diagonale
- 2. Korrelationsquadratwerte, die die gemeinsame Varianz zwischen Faktoren auf der oberen Diagonale widerspiegeln
- 3. Durchschnittliche extrahierte Varianz (AVE), das ist die Varianz, die jeder Faktor mit seinen eigenen Indikatoren auf den Diagonalen teilt. Dies kann auch als durchschnittliche Gemeinsamkeit des Konstrukts angesehen werden.
Hier ist ein Beispiel:
Für die konvergente Gültigkeit wollen wir einen AVE > 0,5, was bedeutet, dass das Konstrukt > 50 % der Varianz seiner Indikatoren erklärt
Für die Diskriminanzvalidität möchten wir, dass die Diagonalwerte höher sind als die Werte rechts oder darüber, da dies zeigt, dass der Faktor eine größere Varianz mit seinen eigenen Indikatoren aufweist als andere Faktoren. Ist dies nicht der Fall, ist eine farbliche Kennzeichnung der Verstöße sinnvoller.
Verbraucher- und MarktforschungPrädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: Erweiterte Faktorkorrelationsmatrix für Messmodell in der SEM-PlattformLaura: Da wir jetzt über ein Zuverlässigkeitsmaß verfügen, kann ich dann auch ein Konfidenzintervall für dieses Zuverlässigkeitsmaß mit zwei Spalten für die Unter- und Obergrenze in der Tabelle (bei einem Standard-Konfidenzniveau) und einem Fehlerbalken im Histogramm daneben anfordern? Das Konfidenzintervall kann auf verschiedene Arten berechnet werden, einschließlich der Monte-Carlo-Methode.
Betreff: Erweiterte Faktorkorrelationsmatrix für Messmodell in der SEM-PlattformLaura & Jeff: Vielen Dank für die Umsetzung dieser Idee.Es ist sehr nützlich für Leute, die in den Sozialwissenschaften Skalenkonstruktionen durchführen.Mir ist gerade etwas an dieser Option aufgefallen.Die Zeilen unter der Tabelle in „Composite Reliability“ und „Construct Maximal Reliability“ stimmen nicht mit den Zeilen des Histogramms daneben überein.Dies könnte ein Problem mit der Schriftart in den verschiedenen Anzeigen sein.Wenn Sie sie aneinanderreihen, wird das Lesen viel einfacher.
Betreff: Erweiterte Faktorkorrelationsmatrix für Messmodell in der SEM-Plattform – Status geändert in: AusgeliefertMit der Veröffentlichung von JMP 16 Die Bewerten Sie das Messmodell Die Option zeigt eine Vielzahl von Statistiken und Diagrammen zur Quantifizierung der Zuverlässigkeit und Gültigkeit von Tests und Messungen an, einschließlich der Indikatorzuverlässigkeit, der Koeffizienten Omega und H sowie einer Konstruktvaliditätsmatrix.
Betreff: Erweiterte Faktorkorrelationsmatrix für Messmodell in der SEM-PlattformGut das zu hören. Sich auf etwas freuen.
Betreff: Erweiterte Faktorkorrelationsmatrix für Messmodell in der SEM-Plattform – Status geändert in: In EntwicklungWir arbeiten daran für JMP 16. Ein Menüpunkt für „Messmodell bewerten“ stellt zusätzlich zur Konstruktvalidität weitere Statistiken zur Bewertung der Konstrukt- und Verbundzuverlässigkeit der Umfrage bereit.
Betreff: Erweiterte Faktorkorrelationsmatrix für Messmodell in der SEM-PlattformVielen Dank für den Vorschlag, Narayanan! Ich stimme zu, dass dies eine schöne Ergänzung der Plattform sein wird!
