Estoy utilizando Edición para estudiantes de JMP para realizar un análisis de mediación mediante la plataforma de Modelos de Ecuaciones Estructurales . Mi modelo contiene tres variables observadas:
REG_PRESS como predictor, GOV_STR5 como mediador y CLIENTE_SALIDA como resultado.
El modelo se ejecuta correctamente y puedo obtener los resultados de los efectos indirectos y los efectos indirectos específicos . Para la relación mediada específica a través de GOV_STR5, JMP informa un efecto indirecto de aproximadamente 0,094 , junto con el error estándar, el estadístico Z de Wald y el valor p.
Para mi análisis, deseo obtener un intervalo de confianza bootstrap del 95 % para el efecto indirecto utilizando 5000 remuestreos bootstrap . Sin embargo, no encuentro la opción bootstrap en el menú del triángulo rojo de la plataforma de Modelos de Ecuaciones Estructurales en la Edición para Estudiantes. Adjunto una captura de pantalla que muestra las opciones disponibles.
¿Alguien podría indicarme si la función de remuestreo bootstrap para efectos indirectos está disponible en JMP Student Edition ? En caso afirmativo, ¿dónde puedo acceder a ella y especificar el número de muestras bootstrap? Si no está disponible directamente a través de la plataforma SEM, ¿existe algún método JSL recomendado o un procedimiento alternativo dentro de JMP para obtener un intervalo de confianza bootstrap de 5000 remuestreos para el efecto de mediación?
Muchas gracias por cualquier orientación.
Hola @Madhu_Acharyya ,
Existen dos maneras de obtener intervalos de confianza (IC) bootstrap para efectos indirectos. En su caso, le recomiendo seguir la opción n.° 1 que se describe a continuación, ya que está optimizada para ser muy rápida.
OPCIÓN N.° 1
Después de ajustar su modelo, para obtener intervalos de confianza bootstrap para todos los efectos indirectos, el mejor enfoque es ir al menú principal del triángulo rojo (no al específico del modelo ajustado, sino al que está encima de la Especificación del modelo); busque en "Inferencia" y verá la opción "Inferencia Bootstrap".
LauraCS_2-1789479398490.pngLauraCS_2-1789479398490.pngLauraCS_2-1789479398490.png
LauraCS_3-1789479435726.pngLauraCS_3-1789479435726.pngLauraCS_3-1789479435726.png
Esto abre un cuadro de diálogo con opciones para una variedad de estadísticas que se pueden remuestrear. Para obtener el rendimiento más rápido, simplemente marque la opción Efectos indirectos. También puede cambiar el número de muestras a 5000 y establecer una semilla aleatoria para la replicación. El valor predeterminado es proporcionar un remuestreo corregido por sesgo.
LauraCS_4-1789479667988.pngLauraCS_4-1789479667988.pngLauraCS_4-1789479667988.png
Después de hacer clic en Aceptar, obtendrá la información de inferencia de Bootstrap en el informe:
LauraCS_5-1789479891645.pngLauraCS_5-1789479891645.pngLauraCS_5-1789479891645.png
Esto podría ser todo lo que necesitas. Sin embargo, también obtendrás una nueva tabla de datos con todos los resultados del bootstrap. Tu ejemplo solo tiene un efecto indirecto, por lo que la tabla de datos debería tener solo dos columnas: una que identifique la muestra bootstrap y otra con la estimación del efecto indirecto para la muestra dada. Hay un script guardado en esa tabla de datos llamado "Distribución".
LauraCS_6-1789480011816.pngLauraCS_6-1789480011816.pngLauraCS_6-1789480011816.png
Puedes ejecutar este script para obtener un buen resumen de la distribución empírica.
LauraCS_7-1789480087582.pngLauraCS_7-1789480087582.pngLauraCS_7-1789480087582.png
OPCIÓN N.° 2
Cada estadística del informe SEM también se puede remuestrear mediante el menú contextual (clic derecho). Sin embargo, este método es más lento que el descrito en la opción n.° 1. Por lo tanto, siempre que sea posible, se debe preferir la opción n.° 1 .
En su ejemplo particular, el modelo solo tiene UN efecto indirecto, por lo que el resultado de la opción Efectos Indirectos y la opción Efectos Indirectos Específicos serán idénticos. Con modelos de mediación más complejos, la opción Efectos Indirectos Específicos proporciona estimaciones diferentes (porque descompone los efectos indirectos en componentes específicos).
En el caso de los efectos indirectos específicos, la opción del menú contextual (versión 19.2) es actualmente la única forma de obtener los CI de arranque.
Tras ajustar el modelo, coloque el cursor sobre la estimación que desea remuestrear. Haga clic con el botón derecho y seleccione la opción Remuestreo.
LauraCS_8-1789480935835.pngLauraCS_8-1789480935835.pngLauraCS_8-1789480935835.png
Haz clic en Aceptar en el cuadro de diálogo resultante y obtendrás la tabla de muestras bootstrap con estimaciones. Como antes, ejecuta el script de Distribución para ver la distribución empírica.
Espero que esto ayude.
~Laura
Gracias, Laura, por tus comentarios y consejos. Probé la Opción 1 como sugeriste; sin embargo, no me permite seleccionar el Efecto Indirecto , ya que este elemento no está resaltado (consulta la captura de pantalla adjunta). ¿Hay algo que se me esté escapando?
¿Podría compartir los detalles del modelo que está estimando? En su captura de pantalla, veo parcialmente el diagrama de ruta... y creo que este modelo podría no tener un efecto indirecto (parece que hay 3 predictores y 2 resultados, pero sin mediadores). Si hay un mediador, ¿el modelo convergió? Por último, ¿puede ver los efectos indirectos en el informe al hacer clic en el triángulo rojo del menú del modelo ajustado?
