Verwendung von Strukturgleichungsmodellen zum Aufdecken von Beziehungen zwischen beobachteten und latenten Variablen
Erfahren Sie, wie Sie:
- Verstehen Sie die Grundlagen von SEM
- Konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA) – ein multivariates statistisches Verfahren, um zu testen, wie gut gemessene Variablen die Anzahl der Konstrukte repräsentieren und eine Theorie bestätigen oder verwerfen
- Pfadanalyse - eine Erweiterung des Regressionsmodells, das aus der Korrelationsmatrix erstellt wurde, die zwei oder mehr Kausalmodelle vergleicht und ein Diagrammflussdiagramm verwendet, um Pfad und Kausalität zu modellieren
- Strukturgleichungsmodellierung (SEM) – Multivariate statistische Analysetechnik, die Faktorenanalyse mit multipler Regressionsanalyse kombiniert, um strukturelle Beziehungen zwischen gemessenen Variablen und latenten Konstrukten zu analysieren und multiple und miteinander verbundene Abhängigkeiten in einer einzigen Analyse abzuschätzen.
- Modelle auswählen und Messbereiche anhand einer industriellen Fallstudie bearbeiten
- Navigieren Sie durch das 3-Panel-SEM-Fenster (Von Liste, Zu Liste, Diagramm)
- Verwenden Sie SEM, um festzustellen, ob Ihre Messungen einen eingebauten Fehler enthalten
- Verstehen, wie man eingeschränkte und unabhängige Modellergebnisse untersucht und vergleicht
- Erstellen Sie iterativ mehrere Modelle und interpretieren Sie den Regelstatus der Anforderungen, bevor Sie die Modelle ausführen
- Modellstatistiken und Warnmeldungen finden und interpretieren und dann bei Bedarf Modelle ändern oder erneut ausführen
- Verwenden Sie den lokalen Datenfilter, um nach Variablen zu filtern
- Faktorwerte speichern und latente Variablen auf beobachtete Variablen anwenden
- Verwenden Sie SEM, um eine Hypothese anhand einer Sportfallstudie zu testen
Hinweis: Fragen und Antworten bei Zeit 36:43 enthalten.
Ressourcen
Erweiterte statistische Modellierung
