Modelagem de equações estruturada - Etapa 1: especifique o modelo

Etapa 1 do Processo de Desenvolvimento SEM de Cinco Passos

A premissa fundamental da Modelagem de Equações Estruturais (SEM) é que um pesquisador de mercado "pode ​​testar se certas variáveis ​​estão inter-relacionadas através de um conjunto de relacionamentos lineares examinando as variâncias e covariâncias das variáveis ​​"(StatSoft, 2011) Esta é talvez uma das declarações mais claras sobre SEM, se você entender os termos usados ​​na frase.

Então, vamos rever.

Variável - (Noun) De acordo com a Merriam-Webster: "1). Um elemento ou fator susceptível de variar ou mudar; 2) Uma quantidade que, durante um cálculo, é suposto variar ou ser capaz de variar em valor.

Relacionamento linear - De acordo com a Investopedia: nos termos mais simples, "a relação entre uma variável e uma constante que pode ser expressa em um gráfico em que uma constante e uma variável são conectadas por um linha reta." Um exemplo seria o custo dos veleiros que aumentam de forma linear à medida que se move a linha para navios maiores e maiores, conforme medido por metragem quadrada.

Variância - De acordo com o Business Dictionary: "1) A diferença entre um resultado esperado e o resultado real; 2) Nas estatísticas, a média aritmética dos quadrados do desvio de todos valores em um conjunto de números a partir de sua média aritmética. A variância e sua raiz quadrada (o desvio padrão) são de fundamental importância como medida de dispersão. "

Cobertura variável - De acordo com Merriam-Webster:" Em estatísticas e a teoria da probabilidade, a covariância é uma medida de quanto duas variáveis ​​mudam juntas. "

O SEM é baseado na estrutura que é baseada em Matemática

Este primeiro passo no processo de SEM é basicamente um dos pesquisadores de mercado que indica - ou desenho, através do uso de um diagrama de caminho - a forma como ele / ele acredita que as variáveis ​​estão inter-relacionadas.

Pode ajudar a pensar sobre o efeito das transformações aditivas e multiplicativas. Por exemplo, se uma lista de números for multiplicada por uma constante K, a média e o desvio padrão também são multiplicados pelo valor absoluto de K. É automático. Com os números, parece assim: Para os números 1, 2 e 3: A média é 2 e o desvio padrão é 1. Diga K = 4. Multiplicando 1, 2 e 3 por K resulta em 4, 8, & 12. Para 4, 8 e 12, a média é 8 e o desvio padrão é 4. A variância é 16. Lembre-se, "variância é uma medida de quão longe cada valor no conjunto de dados é da média". Portanto, o desvio padrão ao quadrado.

Como você sabe que os dois conjuntos de números estão relacionados, e você sabe qual é a variância, você pode testar indiretamente a hipótese de que um conjunto de números está relacionado ao outro conjunto de números comparando a variância das variáveis.

A informação sobre Modelagem de Equações Estruturais abaixo é baseada no conteúdo do livro de R. H. Hoyle (ed.) 1995. Modelagem de Equações Estruturais. SAGE Publications, Inc. Thousand Oaks, cortesia da Google Books, e também sobre a graciosa interpretação da escrita complexa sobre a SEM por Ricka Stoelting, anteriormente da Universidade Estadual de São Francisco.

Na etapa de especificação do modelo, o modelo é definido em termos de seus parâmetros. São considerados dois tipos de parâmetros: parâmetros fixos e parâmetros gratuitos.

Por que os parâmetros são designados fixos ou gratuitos?

Identificar quais parâmetros são fixos e quais parâmetros são gratuitos é fundamental para a integridade e aplicação do modelo SEM. As designações fixas ou gratuitas determinam como os componentes do modelo serão comparados. Os componentes do modelo são: 1) O diagrama de hipótese, 2) a variância da população amostral e 3) a matriz de covariância. Cada um desses componentes é importante para testar o ajuste do modelo (que é o Passo 4)

O pesquisador de mercado determina quais parâmetros são designados gratuitamente e quais parâmetros são designados como fixos. As escolhas feitas pelo pesquisador de mercado são um reflexo da hipótese a priori .

significa que o "do primeiro" em latim, por isso refere-se à hipótese feita antes da pesquisa ou experiência ter ocorrido. Portanto, uma hipótese a priori é um melhor palpite sobre os relacionamentos a serem explorados através do processo SEM.

O pesquisador de mercado faz um melhor palpite sobre quais caminhos serão importantes na estrutura relacional. O pesquisador de mercado supõe quais parâmetros desempenharão parte na variância da amostra (que é observável) e na matriz de covariância. Em outras palavras, onde o pesquisador de mercado espera que as relações ocorram?

A parâmetro fixo geralmente é estabelecido em zero. Zero significa que não existe uma relação entre as variáveis. Como o modelo é baseado em caminhos, os parâmetros fixos terão caminhos que possuem rótulos numéricos. Uma exceção, é claro, ocorre se um valor de zero foi atribuído a um caminho. Nenhum caminho é desenhado no diagrama SEM para um caminho com um valor de zero.

Um pesquisador de mercado espera que os parâmetros gratuitos tenham valores diferentes de zero. Os parâmetros gratuitos são estimados a partir dos dados que são observáveis. No diagrama SEM, os caminhos dos parâmetros gratuitos são marcados com asteriscos.

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