Laura Castro-Schilo, JMP Research Statistician Developer, SAS
추상적인:
구조 방정식 모델(SEM)은 JMP Pro 15의 새로운 플랫폼으로, 다양한 모델링 도구를 제공합니다. 확인 요인 분석, 경로 분석, 측정 오류 모델, 잠재 성장 곡선 모델은 그 중 일부에 불과합니다. 이 프레젠테이션에서는 SEM이 무엇이고, 분석가와 연구자에게 어떤 고유한 기능을 제공하는지, JMP Pro 15에서 어떻게 구현되는지, 그리고 시장 및 소비자 조사, 엔지니어링, 교육, 건강 등 다양한 분야에 어떻게 적용되는지 설명하여 SEM에 대한 일반적인 소개를 제공합니다. 모든 사람이 공감할 수 있는 경험적 사례를 사용하여 SEM 플랫폼을 사용하여 변수 간 관계를 탐색하고 경쟁 이론을 테스트하는 방법을 보여줍니다.
요약:
아래 비디오는 프레젠테이션의 각 "감정 이론"과 일치하는 모델을 맞추는 방법을 보여줍니다. 첨부된 슬라이드와 함께 사용자는 SEM 플랫폼을 사용하는 방법에 대한 안내를 받을 수 있습니다. 다음은 핵심 요점입니다.
- 우리는 변수들이 서로 어떻게 관련되어 있는지에 대한 3가지 사전 이론을 가지고 있습니다.
- 우리는 각 이론에 매핑되는 SEM 모델을 적용합니다.
- 우리는 다음을 통해 가장 적합한 모델을 찾습니다.
- 개별 모델 적합성 검토. 이 예에서 우리는 카이제곱을 사용했는데, 이는 부적합의 척도입니다. 우리는 이것이 자유도(df)에 비해 작고 유의하지 않기를 원하지만, CFI 및 RMSEA 사용할 수도 있고 큰 표본 크기에서 더 좋습니다. 또한 정규화된 잔차 열지도를 사용했습니다. 우리는 그 잔차가 +/- 2 단위 이내가 되기를 원합니다.
- 모델 간 적합성 비교. AICc 가중치 이 작업을 도와주세요. 모델이 중첩된 경우(즉, 하나가 다른 하나 안에 완전히 포함된 경우 -- 우리의 예에서 이론 #1의 모델은 이론 #2의 모델 안에 중첩된 경우), 카이 제곱과 df의 차이를 구하여 카이 제곱 분포로 유의성을 검정할 수 있는 델타 카이 제곱과 델타 df를 얻을 수 있습니다.
