La modélisation par équations structurelles est une technique multivariée permettant d'analyser les relations structurelles et de tester les théories des relations entre les variables observées (manifestes) ou non observées (latentes). La SEM combine l'analyse factorielle et l'analyse de régression multiple.
Les nouvelles fonctionnalités JMP SEM de JMP Pro 16 incluent :
- Possibilité de personnaliser les diagrammes de chemin à l'aide de menus contextuels
- Profileur de prédiction disponible pour interagir avec un modèle
- La plateforme SEM accepte désormais des données résumées, telles qu'une matrice de corrélation
- Capacité à construire différents modèles et à les comparer à l'aide d'un tableau de comparaison de modèles
- Raccourcis pour créer des modèles couramment utilisés
Utilisez la vidéo et le journal ci-joints avec les fichiers et les scripts JMP pour explorer l'analyse de chemin, l'analyse factorielle confirmatoire et la régression avec des variables latentes.
Questions et réponses du webinaire en direct de Jian Cao du 22 avril 2021
Q : Cela inclut-il une équation de prédiction avec toutes les estimations pour un modèle donné ?
R : Oui, toutes les informations permettant de créer les équations de prédiction sont disponibles dans la sortie, mais elles sont présentées dans un tableau plutôt que dans un format d’équation de prédiction.
Q : JMP fournit-il également des indices de modification
R : Oui, vous trouverez les indices de modification sous l’option de menu triangle rouge.
Q : Des ensembles de formation, de vérification et de test sont-ils utilisés pour créer et évaluer les modèles ?
R : Non, il s’agit d’une analyse confirmatoire et non prédictive.
Q : Pouvez-vous analyser les résidus ?
R : Oui, les résidus peuvent être modélisés explicitement.
Q : Existe-t-il un moyen d’obtenir un ordre de classement d’importance variable ?
R : Il existe des estimations de paramètres standardisées qui peuvent être utilisées comme taille d'effet. Celles-ci peuvent être classées dans le résultat.
Q : La plateforme JMP Pro SEM peut-elle aider à l'analyse causale, comme avec SAS Proc Causalgraph (en particulier, le concept de critère de porte dérobée ?)
R : La plateforme est comparable à PROC CALIS plutôt qu'à PROC CAUSALGRAPH.
Q : Sur le diagramme de l’exemple Web, quelle est la différence entre la confidentialité latente (forme de cercle) et la confidentialité variable de réponse (forme rectangulaire) ?
R : Les carrés sont les variables que nous avons dans le tableau de données. Ce sont les réponses à plusieurs questions posées sur la confidentialité perçue d'un site Web. Le cercle est une variable latente non observée que nous modélisons en exploitant les informations des variables observées (les carrés vers lesquels il pointe).
Q : Des effets indirects sont-ils disponibles ?
A : Les effets totaux et indirects avec des valeurs de signification seront disponibles dans la version 16.1, en raison de la publication du 3e trimestre.
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