Paggamit ng Structural Equation Modeling (SEM)

Pag-istilo ng Istatistika ng Cross-Sectional

Kung tila tulad ng isang mahabang paraan upang pumunta, tumagal lamang ito ng isang hakbang sa isang pagkakataon. Courtesy Petr Kovar, Photographer. © Agosto 5, 2007 Stock.xchng

Kailan Gusto Ko Pumili ng SEM?

Ang Structural Equation Modeling (SEM) ay quantitative research technique na maaari ring isinama ang mga husay na pamamaraan. Ang SEM ay ginagamit upang ipakita ang mga pananahilan ng pananahilan sa pagitan ng mga variable. Ang mga relasyon na ipinakita sa SEM ay kumakatawan sa mga pagpapalagay ng mga mananaliksik. Kadalasan, ang mga relasyon na ito ay hindi maaaring istatistika para sa direksyon.

Ang SEM ay kadalasang ginagamit para sa pananaliksik na idinisenyo upang kumpirmahin ang isang disenyo ng pag-aaral sa pananaliksik sa halip na galugarin o ipaliwanag ang isang kababalaghan.

Iyon ay upang sabihin na ang isang tagapagpananaliksik ay maaaring interesado sa lakas ng mga relasyon sa pagitan ng mga variable sa isang teorya, at SEM ay isang paraan upang suriin ang mga variable na walang gumawa sa isang mamahaling proyekto sa pananaliksik. Ang SEM ay gumagawa ng data sa isang visual na display - at ito ay bahagi ng apela nito. Kapag gumagamit ng SEM, nakakakuha ang isang mananaliksik ng malinis na display ng visual na madaling iinterpret, kahit na ang mga istatistika sa likod ng data ay medyo kumplikado.

Ano ang Katangian ng Cross-Sectional Variation?

Ang pagkakaiba-iba ng cross-sectional ay ang pagkakaiba-iba sa mga sumasagot na bahagi ng isang pag-aaral sa pananaliksik.

Ang SEM ay dinisenyo upang tingnan ang mga komplikadong ugnayan sa pagitan ng mga variable, at upang mabawasan ang mga relasyon sa mga visual na representasyon. Ang isang disenyo ng pananaliksik ay maaaring inilarawan sa terns ng istraktura ng disenyo at ang mga sukat na isinasagawa sa pananaliksik. Ang mga relasyon sa istruktura at pagsukat ay ang batayan para sa isang teorya.

At kapag gumagamit ng SEM, ang disenyo ng pananaliksik ay maaaring maging modelo ng computer. Ang mga ugnayan na ipinapakita sa pagmomolde ng SEM ay natutukoy sa pamamagitan ng data na nakaayos sa isang matris. Ang SEM ay gumagamit ng cross-sectional variation upang gawin ang pagmomolde na nagbubunga ng mga konklusyon.

Nasaan ba ang ideya ng Pagsusuri ng Path?

Ang SEM ay isang cross-sectional statistical modeling technique na may mga pinagmulan nito sa pagtatasa ng econometric.

Ang Ekonometric ay nangangahulugang ang larangan ng ekonomika, at ang matematika na ginagamit sa ekonomika upang ilarawan ang mga relasyon sa iba't ibang mga kondisyon at mga variable na nakakaapekto sa ekonomiya.

SEM ay isang kumbinasyon ng pagtatasa ng kadahilanan at maramihang pagbabalik. Ang mga tuntunin ng kadahilanan at variable ay tumutukoy sa parehong konsepto sa mga istatistika.

Ang Pagsusuri ng Path ay isang pagkakaiba-iba ng SEM, na isang uri ng pamamaraan ng multivariate na nagpapahintulot sa isang mananaliksik na suriin ang mga independyenteng variable at mga dependent variable sa isang disenyo ng pananaliksik.

Ano ang Pagkakaiba sa Pagitan ng Pagsukat at Mga Structural na Modelo?

Ang SEM ay may dalawang pangunahing bahagi: Isang modelo ng pagsukat at isang estruktural modelo.

Ang mga relasyon sa pagitan ng mga variable (parehong sinusukat at tago) ay ipinapakita sa modelo ng pagsukat. Ang mga relasyon lamang sa pagitan ng mga tagatiling latent ay ipinapakita sa estruktural modelo.

Ang isang mahalagang benepisyo ng paggamit ng mga nakatagong variable ay ang mga ito ay libre ng random na error. Ang error na nauugnay sa mga nakatagong variable ay tinatayang istatistika at inalis sa pagsusuri ng SEM. Lamang isang karaniwang pagkakaiba ay nananatiling. Linisin.

Paano Ginagawa ang Pagtatasa ng SEM?

Ang SEM ay binuo sa pamamagitan ng limang discrete hakbang. Ang mga ito ay ang mga sumusunod:

Kapag ang unang pag-aaral tungkol sa Nakabalangkas Equation pagmomolde, makakatulong upang isaalang-alang ang bawat isa sa mga hakbang na ito nang paisa-isa. Hindi malaya, ngunit isa lamang sa isang pagkakataon.