Laura Castro-Schilo, Desarrolladora de estadísticas de investigación de JMP, SAS
Abstracto:
Los modelos de ecuaciones estructurales (SEM) son una nueva plataforma en JMP Pro 15 que ofrece numerosas herramientas de modelado. El análisis factorial confirmatorio, el análisis de trayectorias, los modelos de error de medición y los modelos de curva de crecimiento latente son solo algunas de las posibilidades. En esta presentación, ofrecemos una introducción general a SEM describiendo qué es, las características únicas que ofrece a los analistas e investigadores, cómo se implementa en JMP Pro 15 y cómo se aplica en una variedad de campos, incluidos la investigación de mercados y consumidores, la ingeniería, la educación, la salud y otros. Usamos un ejemplo empírico, con el que todos pueden identificarse, para mostrar cómo se utiliza la plataforma SEM para explorar relaciones entre variables y probar teorías en competencia.
Resumen:
El siguiente vídeo muestra cómo ajustar modelos coherentes con cada una de las "teorías de la emoción" de la presentación. Junto con las diapositivas adjuntas, se puede guiar a los usuarios sobre cómo utilizar la plataforma SEM. Estos son los puntos clave:
- Tenemos tres teorías a priori de cómo se relacionan nuestras variables entre sí
- Ajustamos modelos en SEM que se corresponden con cada una de las teorías.
- Buscamos el modelo más adecuado mediante:
- Examen del ajuste de modelos individuales. En este ejemplo, utilizamos el chi-cuadrado, una medida de desajuste (queremos que sea pequeña con respecto a los grados de libertad (gl) y no significativa, pero el CFI y RMSEA También se pueden utilizar y son mejores con muestras de gran tamaño. También utilizamos el mapa de calor de residuos normalizados; queremos que esos residuos estén dentro de +/- 2 unidades.
- Comparación del ajuste entre modelos. Pesos AICc Ayúdenos con esta tarea. Cuando los modelos están anidados (es decir, uno está completamente contenido dentro del otro; en nuestro ejemplo, el modelo para la teoría n.° 1 está anidado dentro del de la teoría n.° 2), podemos tomar la diferencia entre los chi-cuadrados y los grados de libertad para obtener un delta-chi-cuadrado y un delta-gl cuya significación se puede probar con una distribución de chi-cuadrado.
