Strukturgleichungsmodellierung (SEM)

Strukturgleichungsmodellierung (SEM) ist eine quantitative Forschungstechnik, die auch qualitative Methoden umfasst. SEM wird verwendet, um die kausalen Beziehungen zwischen Variablen zu zeigen. Die in SEM gezeigten Beziehungen repräsentieren die Hypothesen der Forscher. Normalerweise können diese Beziehungen nicht statistisch auf die Direktionalität getestet werden.

SEM wird hauptsächlich für Forschungsarbeiten verwendet, die ein Forschungsstudiendesign bestätigen, anstatt ein Phänomen zu erforschen oder zu erklären. Das heißt, dass ein Forscher an der Stärke der Beziehungen zwischen Variablen in einer Hypothese interessiert sein kann, und SEM ist eine Möglichkeit, diese Variablen zu untersuchen, ohne sich zu einem teuren Forschungsprojekt zu verpflichten. SEM erstellt Daten in einer visuellen Anzeige - und dies ist Teil seiner Anziehungskraft. Bei der Verwendung von SEM erhält der Forscher eine ordentliche visuelle Anzeige, die leicht zu interpretieren ist, auch wenn die Statistiken hinter den Daten recht komplex sind.

Was ist mit Querschnittsvariationen gemeint?

Querschnittsvariation ist die Variation zwischen den Befragten, die Teil einer Forschungsstudie sind. 

SEM wurde entwickelt, um komplexe Beziehungen zwischen Variablen zu untersuchen und die Beziehungen zu visuellen Darstellungen zu verringern. Ein Forschungsdesign kann in Bezug auf die Entwurfsstruktur und die in der Forschung durchgeführten Messungen beschrieben werden. Diese Struktur- und Messbeziehungen sind die Grundlage für eine Hypothese. Und bei der Verwendung von SEM kann das Forschungsdesign vom Computer modelliert werden. Die in der SEM -Modellierung angezeigten Beziehungen werden durch Daten bestimmt, die in einer Matrix angeordnet sind. SEM verwendet Querschnittsschwankungen, um die Modellierung durchzuführen, die die Schlussfolgerungen ergibt.

Woher kam die Idee der Pfadanalyse??

SEM ist eine statistische Querschnittstechnik, die in der ökonometrischen Analyse Ursprünge hat. Ökonometrisch bedeutet das Feld der Wirtschaft und die Mathematik, die in der Wirtschaft verwendet werden, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Bedingungen und Variablen zu beschreiben, die die Wirtschaft beeinflussen.

SEM ist eine Kombination aus Faktoranalyse und multipler Regression. Der Begriffsfaktor und die Variable beziehen sich auf dasselbe Konzept in der Statistik.

Pfad Analyse ist eine Variation von SEM, eine Art multivariates Verfahren, das es einem Forscher ermöglicht, die unabhängigen Variablen und abhängigen Variablen in einem Forschungsdesign zu untersuchen.

• Variablen können kontinuierlich oder diskret sein.
• SEM arbeitet mit gemessenen Variablen und latenten Variablen.
• Die Pfadanalyse verwendet nur gemessene Werte.
• Messte Variablen können beobachtet werden und sind messbar.
• Latente Variablen können nicht direkt beobachtet werden, aber ihre Werte können durch ihre Beziehungen zu beobachteten Variablen impliziert werden.
• Es sind zwei oder mehr gemessene Variablen erforderlich, um einen Wert für eine latente Variable zu bestimmen.

Was ist der Unterschied zwischen Mess- und Strukturmodellen?

SEM hat zwei Grundteile: ein Messmodell und ein Strukturmodell.

Die Beziehungen zwischen den Variablen (sowohl gemessen als auch latent) sind im Messmodell gezeigt. Nur die Beziehungen zwischen den latenten Variablen sind im Strukturmodell gezeigt.

Ein wichtiger Vorteil der Verwendung von latenten Variablen ist, dass sie frei von zufälligen Fehler sind. Der mit den latenten Variablen verbundene Fehler wird statistisch geschätzt und in der SEM -Analyse entfernt. Es bleibt nur eine gemeinsame Varianz bestehen. Aufgeräumt.

Wie wird eine SEM -Analyse durchgeführt??

Ein REM wird in fünf diskreten Schritten errichtet. Sie sind wie folgt:

• Geben Sie das Modell an
• Identifizieren Sie das Modell
• Schätzen Sie das Modell
• Testen Sie die Modellanpassung
• Manipulieren Sie das Modell

Wenn Sie zum ersten Mal über die Modellierung der strukturierten Gleichung lernen, ist es hilfreich, jeden dieser Schritte einzeln zu berücksichtigen. Nicht unabhängig, sondern nur eine nach dem anderen.