Utilisation de modèles d'équations structurelles pour découvrir les relations entre les variables observées et latentes
Découvrez comment :
- Comprendre les bases du SEM
- Analyse factorielle confirmatoire (AFC) – une procédure statistique multivariée pour tester dans quelle mesure les variables mesurées représentent le nombre de constructions et confirment ou rejettent une théorie
- Analyse de chemin - une extension du modèle de régression construit à partir de la matrice de corrélation qui compare deux ou plusieurs modèles causals et utilise un organigramme pour modéliser le chemin et la causalité
- Modélisation d'équations structurelles (SEM) – Technique d'analyse statistique multivariée qui combine l'analyse factorielle avec l'analyse de régression multiple pour analyser la relation structurelle entre les variables mesurées et les constructions latentes, estimant la dépendance multiple et interdépendante dans une seule analyse
- Sélectionner des modèles et gérer des zones de mesure à l'aide d'une étude de cas industrielle
- Naviguer dans la fenêtre SEM à 3 panneaux (De la liste, À la liste, Diagramme)
- Utilisez SEM pour voir s'il y a une erreur intégrée dans vos mesures
- Comprendre comment examiner et comparer les résultats des modèles restreints et indépendants
- Créez plusieurs modèles de manière itérative et interprétez l'état des règles d'exigence avant d'exécuter les modèles
- Localisez et interprétez les statistiques du modèle et signalez les avertissements, puis modifiez ou réexécutez les modèles si nécessaire
- Utiliser le filtre de données locales pour filtrer par variable
- Enregistrer les scores factoriels et appliquer les variables latentes aux variables observées
- Utiliser SEM pour tester une hypothèse à l'aide d'une étude de cas sportive
Remarque : Questions et réponses incluses à 36:43.
Ressources
Modélisation statistique avancée
