Modelarea ecuației structurale

Modelarea ecuațiilor structurale este o tehnică statistică avansată care are multe straturi și numeroase concepte complexe. Cercetătorii care utilizează modelarea ecuațiilor structurale au o bună înțelegere a statisticilor de bază, a analizelor de regresie și a analizelor factorilor. Construirea unui model de ecuație structurală necesită o logică riguroasă, precum și o cunoaștere profundă a teoriei câmpului și a probelor empirice anterioare. Acest articol oferă o privire de ansamblu foarte generală a modelării ecuațiilor structurale, fără să sape în complicațiile implicate.

Modelarea ecuațiilor structurale este o colecție de tehnici statistice care permit examinarea unui set de relații între una sau mai multe variabile independente și una sau mai multe variabile dependente. Ambele variabile independente și dependente pot fi continue sau discrete și pot fi fie factori, fie variabile măsurate. Modelarea ecuațiilor structurale merge și prin alte câteva denumiri: modelarea cauzală, analiza cauzală, modelarea simultană a ecuațiilor, analiza structurilor de covarianță, analiza căilor și analiza factorilor de confirmare.

Când analiza factorilor exploratorii este combinată cu analize de regresie multiplă, rezultatul este modelarea ecuațiilor structurale (SEM). SEM permite răspunsurile la întrebări care implică analize de regresie multiple ale factorilor. La cel mai simplu nivel, cercetătorul stabilește o relație între o singură variabilă măsurată și alte variabile măsurate. Scopul SEM este încercarea de a explica corelațiile „brute” între variabilele observate direct.

Diagrame de cale

Diagramele de cale sunt fundamentale pentru SEM, deoarece permit cercetătorului să diagramăm modelul ipotezat sau setul de relații. Aceste diagrame sunt utile în clarificarea ideilor cercetătorului despre relațiile dintre variabile și pot fi traduse direct în ecuațiile necesare analizei.

Diagramele de cale sunt alcătuite din mai multe principii:

• Variabilele măsurate sunt reprezentate de pătrate sau dreptunghiuri.
• Factorii, care sunt alcătuiți din doi sau mai mulți indicatori, sunt reprezentate de cercuri sau ovale.
• Relațiile dintre variabile sunt indicate de linii; lipsa unei linii care leagă variabilele implică faptul că nu este ipotezată nicio relație directă.
• Toate liniile au una sau două săgeți. O linie cu o săgeată reprezintă o relație directă ipotezată între două variabile, iar variabila cu săgeata orientată spre ea este variabila dependentă. O linie cu o săgeată la ambele capete indică o relație neanalizată fără nicio direcție implicită de efect.

Întrebări de cercetare adresate de modelarea ecuațiilor structurale

Principala întrebare pusă de modelarea ecuațiilor structurale este: „Modelul produce o matrice de covarianță estimată a populației, care este în concordanță cu matricea de covarianță eșantionată (observată)?” După aceasta, există alte câteva întrebări pe care SEM le poate adresa..

• Adecvarea modelului: Se estimează că parametrii creează o matrice de covarianță estimată a populației. Dacă modelul este bun, estimările parametrilor vor produce o matrice estimată care este aproape de matricea de covarianță a eșantionului. Acest lucru este evaluat în principal cu statistica testului chi-pătrat și indicii potriviți.
• Teorie de testare: fiecare teorie sau model generează propria matrice de covarianță. Deci, care este cea mai bună teorie? Modelele care reprezintă teoriile concurente într-o anumită zonă de cercetare sunt estimate, analizate unele de altele și evaluate.
• Suma varianței dintre variabilele contabilizate de factori: Cât de mult din variabilele dependente este contabilizată de variabilele independente? La aceasta se răspunde prin statistici de tip R-pătrat.
• Fiabilitatea indicatorilor: Cât de fiabile sunt fiecare dintre variabilele măsurate? SEM derivă din fiabilitatea variabilelor măsurate și din măsura internă a fiabilității.
• Estimări ale parametrilor: SEM generează estimări ale parametrilor sau coeficienți pentru fiecare cale din model, care poate fi utilizată pentru a distinge dacă o cale este mai mult sau mai puțin importantă decât alte căi în prezicerea măsurii rezultatului.
• Mediere: o variabilă independentă afectează o variabilă dependentă specifică sau o variabilă independentă afectează variabila dependentă, deși o variabilă de mediere? Aceasta se numește un test al efectelor indirecte.
• Diferențe de grup: diferă două sau mai multe grupuri în matricele de covarianță, coeficienții de regresie sau mijloacele lor? Modelarea în mai multe grupuri se poate face în SEM pentru a testa acest lucru.
• Diferențe longitudinale: De asemenea, pot fi examinate diferențele în timp și între oameni. Acest interval de timp poate fi ani, zile sau chiar microsecunde.
• Modelarea pe mai multe niveluri: Aici, se colectează variabile independente la diferite niveluri de măsurare cuibărită (de exemplu, elevii cuibărit în sălile de clasă cuibărit în școli) sunt folosiți pentru a prezice variabile dependente la același nivel sau la alte niveluri de măsură.

Punctele slabe ale modelării ecuațiilor structurale

În raport cu procedurile statistice alternative, modelarea ecuațiilor structurale prezintă câteva puncte slabe:

• Necesită o dimensiune a eșantionului relativ mare (N de 150 sau mai mare).
• Este nevoie de o pregătire mult mai formală în statistici pentru a putea utiliza eficient programele software SEM.
• Necesită măsurări bine specificate și model conceptual. SEM este bazat pe teorie, deci trebuie să existe modele a priori bine dezvoltate.

_Referințe

_{Tabachnick, B. G. și Fidell, L. S. (2001). Utilizarea statisticilor multivariate, ediția a patra. Needham Heights, MA: Allyn și Bacon.}

_{Kercher, K. (Accesat în noiembrie 2011). Introducere în SEM (modelarea ecuațiilor structurale). http://www.chrp.org/pdf/HSR061705.pdf}