结构化方程式建模 - 步骤1:指定模型

扫描电镜的五个步骤中的第一步

Courtesy Thomas Boulvin,摄影师。 ©2008年10月1日Stock.xchng

结构方程模型(SEM)的基本前提是市场研究人员“可以通过检查变量的方差和协方差来检验某些变量是否通过一系列线性关系相互关联”(StatSoft,2011)。这也许是关于SEM的最清晰的陈述,如果你理解在句子中使用的术语 。 所以,让我们回顾一下。

变量 - (名词)根据Merriam-Webster:“1)。

容易变化或变化的要素或因素; 2)计算过程中的数量假定变化或能够变化的数值。“

线性关系 - 根据Investopedia:在最简单的术语中,“变量和常数之间的关系可以用一个图形表示,其中一个常数和一个变量通过直线相连。” 一个例子就是帆船的成本以线性方式增加,随着人们向上移动到更大和更大的船只(以平方英尺计)。

差异 - 根据商业词典:“1)预期结果与实际结果之间的差异; 2)统计学中,一组数字中所有值的算术平均值的平方的算术平均值。和它的平方根(标准偏差)作为分散度量度具有根本重要性。“

变量协方差 - 根据Merriam-Webster:“在统计学和概率论中,协方差是衡量两个变量一起变化的度量。”

SEM是基于数学结构的

SEM过程中的第一步基本上是市场研究人员通过使用路径图表示 - 或者通过使用路径图来绘制他/她认为变量相互关联的方式之一。

这可能有助于思考加法和乘法变换的效果。 例如,如果数字列表乘以常数K,则平均值和标准偏差也乘以K的绝对值。它是自动的。 对于数字,它看起来像这样:对于数字1,2和3:均值是2,并且标准偏差是1.说K = 4。K乘以1,2和3得到4,8, 12.对于4,8和12,均值为8,标准差为4.方差为16.请记住,“方差是衡量数据集中每个值与平均值相差多远的度量。” 因此,标准差平方。

因为你知道两组数字是相关的,并且你知道方差是什么,所以你可以通过比较变量的方差来间接检验一组数字与另一组数字相关的假设。

下面关于结构方程建模的信息是基于RH Hoyle(ed。)1995年的书中的内容。结构方程建模。 SAGE出版公司,加利福尼亚州的千橡树公司,加利福尼亚州的谷歌图书公司以及旧金山州立大学前身Ricka Stoelting对复杂文字作品的慷慨解读。

在模型规范步骤中,模型根据其参数进行定义。 考虑两种参数:固定参数和自由参数。

为什么参数指定为固定或自由?

识别哪些参数是固定的以及哪些参数是空闲的,这对于SEM模型的完整性和应用是至关重要的。 固定或自由的名称决定了模型组件的比较方式。 模型组件为1)假设图,2)样本总体方差,以及3)协方差矩阵。 这些组件中的每一个对于测试模型的拟合都很重要(步骤4)

市场研究人员确定哪些参数是免费指定的,哪些参数是指定的。 市场研究员做出的选择反映了先验假设。

意味着拉丁语中的“来自前者”,因此它指的是在研究或实验发生之前所做的假设。 因此, 先验假设是通过SEM过程探索关系的最佳猜测。

市场研究人员最好猜测哪些通路在关系结构中很重要。 市场研究人员猜测哪些参数将参与样本方差(这是可观察的)和协方差矩阵的一部分。 换句话说,市场研究人员在哪里预期关系发生?

固定参数通常建立在零。 零意味着变量之间没有关系。 由于该模型基于路径,所以固定参数将具有包含数字标签的路径。 当然,如果值已经分配给路径,则会发生异常。 在SEM图中没有为值为零的路径绘制路径。

市场研究人员预计自由参数的值不为零。 自由参数是从可观察的数据估计的。 在SEM图中,空闲参数的路径标有星号。

准备好继续前进?