Ved hjælp af strukturel ligningsmodellering (SEM)

Hvornår vil jeg vælge SEM?

Strukturel ligningsmodellering (SEM) er kvantitativ forskningsteknik, som også kan inkorporere kvalitative metoder. SEM er brugt til at vise årsagsrelationerne mellem variabler. Relationerne vist i SEM repræsenterer forskernes hypoteser. Disse forhold kan typisk ikke statistisk testes for retningsretning.

SEM bruges hovedsagelig til forskning, der er designet til at bekræfte et forskningsstudie design snarere end at udforske eller forklare et fænomen.

Det vil sige, at en forsker kan være interesseret i styrken af ​​forholdet mellem variabler i en hypotese, og SEM er en måde at undersøge disse variabler på uden at forpligte sig til et dyrt forskningsprojekt. SEM producerer data i et visuelt display - og dette er en del af sin appel. Når man bruger SEM, får forskeren et ryddeligt visuelt display, der er let at fortolke, selvom statistikkerne bag dataene er ret komplekse.

Hvad er der ved tværsnitsvariation?

Tværsnitsvariation er variationen på tværs af respondenterne, der er en del af en undersøgelse.

SEM er designet til at se på komplekse forhold mellem variabler og at reducere relationerne til visuelle repræsentationer. Et forskningsdesign kan beskrives i terner af designstrukturen og de målinger, der udføres i forskningen. Disse strukturelle og måleforhold er grundlaget for en hypotese.

Og når man bruger SEM, kan forskningsdesignet modelleres af computer. Relationerne, der vises i SEM-modellering, bestemmes af data indrettet i en matrix. SEM bruger tværsnitsvariation til at gøre den modellering, der giver konklusionerne.

Hvor kom ideen om bananalyse fra?

SEM er en tværsnit statistisk modelleringsteknik, der har sin oprindelse i økonometrisk analyse.

Økonometrisk betyder økonomi og matematik, der anvendes i økonomi til at beskrive forholdet mellem forskellige forhold og variabler, der påvirker økonomien.

SEM er en kombination af faktoranalyse og multiple regression. Begreberne faktor og variabel henviser til det samme koncept i statistik.

Stianalyse er en variant af SEM, som er en type multivariate procedure, der gør det muligt for en forsker at undersøge de uafhængige variabler og afhængige variabler i et forskningsdesign.

• Variabler kan være kontinuerlige eller diskrete.
• SEM arbejder med målte variabler og latente variabler.
• Stianalyse bruger kun målte værdier.
• Målte variabler kan observeres og måles.
• Latente variabler kan ikke observeres direkte, men deres værdier kan antydes af deres forhold til observerede variabler.
• To eller flere målte variabler er nødvendige for at bestemme en værdi for en latent variabel.

Hvad er forskellen mellem måling og strukturelle modeller?

SEM har to grundlæggende dele: En målemodel og en strukturel model.

Relationerne mellem variablerne (både målt og latent) vises i målemodellen. Kun relationerne mellem de latente variabler er vist i strukturmodellen.

En vigtig fordel ved at bruge latente variabler er, at de er fri for tilfældig fejl. Fejlen i forbindelse med de latente variabler er statistisk estimeret og fjernet i SEM-analysen. Kun en fælles variant forbliver. Ryddelig.

Hvordan udføres en SEM-analyse?

En SEM er konstrueret gennem fem diskrete trin. De er som følger:

• Angiv modellen
• Identificer modellen
• Estimér modellen
• Test modelpasningen
• Manipuler modellen

Når man først lærer om struktureret ligningsmodellering, er det nyttigt at overveje hver enkelt af disse trin individuelt. Ikke uafhængigt, men kun en ad gangen.