Strukturell ligningsmodellering (SEM)

Strukturell ligningsmodellering (SEM) er kvantitativ forskningsteknikk som også kan inkorporere kvalitative metoder. SEM brukes til å vise årsakssammenhenger mellom variabler. Forholdene vist i SEM representerer forskernes hypoteser. Disse forholdene kan vanligvis ikke testes statistisk for retning.

SEM brukes mest til forskning som er designet for å bekrefte en forskningsstudieutforming i stedet for å utforske eller forklare et fenomen. Det vil si at en forsker kan være interessert i styrken i sammenhengene mellom variabler i en hypotese, og SEM er en måte å undersøke disse variablene uten å forplikte seg til et dyrt forskningsprosjekt. SEM produserer data i en visuell visning - og dette er en del av appellen. Når du bruker SEM, får forskeren en ryddig visuell skjerm som er lett å tolke, selv om statistikken bak dataene er ganske kompliserte.

Hva menes med tverrsnittsvariasjon?

Tverrsnittsvariasjon er variasjonen på tvers av de spurte som er en del av en forskningsstudie. 

SEM er designet for å se på komplekse sammenhenger mellom variabler og for å redusere forholdene til visuelle representasjoner. En forskningsdesign kan beskrives med tanke på designstrukturen og målingene som er utført i forskningen. Disse strukturelle og måleforholdene er grunnlaget for en hypotese. Og når du bruker SEM, kan forskningsdesignen modelleres av datamaskinen. Forholdene som vises i SEM -modellering bestemmes av data arrangert i en matrise. SEM bruker tverrsnittsvariasjon for å gjøre modelleringen som gir konklusjonene.

Hvor kom ideen om baneanalyse fra?

SEM er en tverrsnittsstatistisk modelleringsteknikk som har sin opprinnelse i økonometrisk analyse. Økonometrisk betyr økonomifeltet, og matematikken som brukes i økonomi for å beskrive forholdet mellom forskjellige forhold og variabler som påvirker økonomien.

SEM er en kombinasjon av faktoranalyse og multippel regresjon. Begrepene faktor og variabel refererer til det samme konseptet i statistikk.

Baneanalyse er en variant av SEM, som er en type multivariat prosedyre som lar en forsker undersøke de uavhengige variablene og avhengige variabler i et forskningsdesign.

• Variabler kan være kontinuerlige eller diskrete.
• SEM fungerer med målte variabler og latente variabler.
• Baneanalyse bruker bare målte verdier.
• Målte variabler kan observeres og er målbare.
• Latente variabler kan ikke observeres direkte, men verdiene deres kan antydes av deres sammenhenger til observerte variabler.
• To eller flere målte variabler er nødvendige for å bestemme en verdi for en latent variabel.

Hva er forskjellen mellom måling og strukturelle modeller?

SEM har to grunnleggende deler: en målemodell og en strukturell modell.

Forholdene mellom variablene (både målte og latente) er vist i målemodellen. Bare sammenhengene mellom de latente variablene er vist i strukturell modell.

En viktig fordel med å bruke latente variabler er at de er fri for tilfeldig feil. Feilen forbundet med de latente variablene er statistisk estimert og fjernet i SEM -analysen. Bare en vanlig varians gjenstår. Ryddig.

Hvordan utføres en SEM -analyse?

En SEM er konstruert gjennom fem diskrete trinn. De er som følger:

• Spesifiser modellen
• Identifiser modellen
• Estimere modellen
• Test modellen passer
• Manipulere modellen

Når du først lærer om strukturert ligningsmodellering, er det nyttig å vurdere hvert av disse trinnene individuelt. Ikke uavhengig, men bare en om gangen.