Trin 1 af fem trin til SEM
Den grundlæggende forudsætning for strukturel ligningsmodellering (SEM) er, at en markedsforsker "kan teste om visse variabler er indbyrdes forbundne gennem et sæt lineære relationer ved at undersøge variationerne og kovarianserne af variablerne" (StatSoft, 2011) Dette er måske en af de klareste udsagn om SEM, hvis du forstår de udtryk, der anvendes i sætningen. Så lad os gennemgå.
Variable - (Noun) Ifølge Merriam-Webster: "1).
Et element eller en faktor, der kan variere eller ændre sig 2) En mængde, som under en beregning antages at variere eller være i stand til at variere i værdi. "
Lineært forhold - Ifølge Investopedia: I forholdets enkleste forhold, "forholdet mellem en variabel og en konstant, der kan udtrykkes i en grafik, hvori en konstant og en variabel er forbundet med en lige linje." Et eksempel ville være kostprisen for sejlbåde, der stiger lineært, da man bevæger sig op på linjen til større og større fartøjer som målt ved kvadratmeter.
Variance - Ifølge Business Dictionary: "1) Forskellen mellem et forventet resultat og det faktiske resultat 2) I statistik er det aritmetiske gennemsnit af kvadraterne af afvigelsen af alle værdier i et sæt tal fra deres aritmetiske gennemsnit. og dens kvadratrod (standardafvigelsen) er af grundlæggende betydning som et mål for spredning. "
Variabel Covariance - Ifølge Merriam-Webster: "I statistik og sandsynlighedsteori er kovarians et mål for, hvor meget to variable ændres sammen."
SEM er baseret på struktur, der er baseret på matematik
Dette første skridt i SEM-processen er stort set en af markedsforskerne, der angiver - eller tegner ved hjælp af et sti-diagram - den måde, hvorpå han / hun mener, at variablerne er indbyrdes forbundne.
Det kan bidrage til at tænke på effekten af additiv og multiplikative transformationer. For eksempel, hvis en liste med tal multipliceres med en konstant K, multipliceres middel- og standardafvigelsen med den absolutte værdi af K. Den er automatisk. Med tal ser det sådan ud: For tal 1,2, & 3: Middelværdien er 2, og standardafvigelsen er 1. Sig K = 4. Multiplicerer 1, 2, og 3 ved K resultater i 4, 8, & 12. For 4, 8 og 12 er gennemsnittet 8 og standardafvigelsen er 4. Variansen er 16. Husk, "variance er et mål for, hvor langt hver værdi i datasættet er fra middelværdien." Derfor er standardafvigelsen kvadreret.
Fordi du ved, at de to sæt tal er relateret, og du ved, hvad variansen er, kan du indirekte teste hypotesen om, at et sæt tal er relateret til det andet sæt tal ved at sammenligne variationerne af variablerne.
Oplysningerne om strukturel ligningsmodellering nedenfor er baseret på indhold fra bogen af RH Hoyle (red.) 1995. Structural Equation Modeling. SAGE Publications, Inc. Thousand Oaks, CA med venlig hilsen af Google Books, og også om den nådige fortolkning af kompleks skrivning om SEM af Ricka Stoelting, tidligere af San Francisco State University.
I modelspecifikationstrinet er modellen defineret med hensyn til dens parametre. To typer parametre overvejes: Faste parametre og frie parametre.
Hvorfor er parametre udpeget fast eller fri?
At identificere hvilke parametre der er fastsat og hvilke parametre der er ledige er afgørende for integriteten og anvendelsen af SEM-modellen. De faste eller frie betegnelser bestemmer, hvordan komponenterne i modellen bliver sammenlignet. Modelkomponenterne er 1) Det hypotetiske diagram, 2) Prøvepopulationens varians, og 3) Kovariansmatrixen. Hver af disse komponenter er vigtig for at teste modelens pasform (som er trin 4)
Markedsforskeren bestemmer hvilke parametre der er angivet gratis og hvilke parametre er udpeget faste. Markedsforskerens valg er en afspejling af a priori- hypotesen.
betyder, at "fra den tidligere" på latin, så det refererer til den hypotese, der er foretaget før forskningen eller eksperimentet har fundet sted. Så en a priori- hypotese er det bedste gæt om de forhold, der skal udforskes gennem SEM-processen.
Markedsforskeren foretager et bedst gæt om, hvilke veje der vil være vigtige i relationskonstruktionen. Markedsundersøgeren antager, hvilke parametre der vil spille en rolle i stikprøvevariancen (som er observerbar) og i kovariansmatrixen. Med andre ord, hvor forventer markedsforskeren forholdene til at ske?
En fast parameter etableres generelt ved nul. Nul betyder, at der ikke er et forhold mellem variablerne. Fordi modellen er baseret på stier, vil de faste parametre have stier, der har numeriske etiketter. En undtagelse forekommer selvfølgelig, hvis en værdi på nul er blevet tildelt en sti. Der er ikke tegnet nogen sti i SEM-diagrammet for en sti med en værdi på nul.
En markedsforsker forventer, at de frie parametre har andre værdier end nul. De frie parametre estimeres ud fra de data, der er observerbare. I SEM-diagrammet er stierne for de frie parametre markeret med stjerner.
Klar til at gå videre?
- Identificer modellen
- Vurder modellen
- Test modelpasningen
- Manipulere modellen