1 / 35

SEM

SEM. J.Hendl a P. Soukup. SEM a možné zdroje informací. Česky Knihy: Urbánek.2000. Strukturní modelování.Psychologický ústav AV ČR Hendl. 2009. Přehled kvantitativních metod zpracování dat. Portál McDonald.1991. faktorová analýza a příbuzné metody v psychologii.Academia články:

zorina
Download Presentation

SEM

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. SEM J.Hendl a P. Soukup

  2. SEM a možné zdroje informací Česky • Knihy: • Urbánek.2000. Strukturní modelování.Psychologický ústav AV ČR • Hendl. 2009. Přehled kvantitativních metod zpracování dat. Portál • McDonald.1991. faktorová analýza a příbuzné metody v psychologii.Academia články: Matějů.1989. Matějů, P. 1989. „Metoda strukturního modelování. Přehled základních problémů“.Sociologický časopis 25 (4): 399–418.

  3. SEM a možné zdroje informací Anglicky • Knihy (dostupné na SOU či FSV): • Kline.2005. Principles and practice of structural equation modeling. New York : Guilford Press • Byrne. 2001. Structural equation modeling with AMOS :basic concepts, applications, and programming. New Jersey: Lawrence Erlbaum • Maruyama.1998. Basics of structural equation modeling. Sage Publications • Raykov and Marcoulides.2006. A first course in structural equation modeling. Mahwah : Lawrence Erlbaum Associates • Schumacker and Lomax.2004.A beginner’s guide to structural equation modeling. Mahwah : Lawrence Erlbaum Associates • články: Časopis Structural Equation Modeling Dobrý úvod v AMOS na webu:http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/structur.htm

  4. Cíle • Co to je modelování pomocí strukturních rovnic (SEM)? - Structural equation modeling - • Proč potřebujeme SEM? • Co to je AMOS?

  5. Co to je SEM? • Obecný přístup k mnohorozměnné analýze, který se používá k prozkoumání komplexních závislostí mezi proměnnými • Rozšiřuje standardní techniky jako je regresní a faktorová analýza • Používá manifestní (pozorované) a latentní (nepozorované) proměnné

  6. Proč SEM? • K přezkoumání vztahů a testování hypotéz- verifikace , zda proměnné se vzájemně ovlivňují předpokládaným způsobem a jak silně • Testují se komplexní vztahy- používáme latentní a manifestní proměnné • Porovnání skupin nebo k provedení analýzy longitudinálních výzkumů • Omezení na hodnoty parametrů k upřesnění modelů

  7. Stručný statistický základ Vztah mezi regresní analýzou a úsekovou analýzou

  8. Korelace a jednoduchá regrese • Korelace měří sílu a směr vztahu mezi dvěma nebo více proměnnými. • Jednoduchá regresní analýza se zabývá, jak pomocí jedné proměnné (X) predikovat druhou závisle proměnnou (Y). E

  9. Multiple Regression Analýza • Mnohonásobná regrese analyzuje možnost predikovat pomocí více proměnných závisle proměnnou (Y). • Tato metoda má výhody, protože málokdy můžeme vysvětlit závisle proměnnou pouze pomocí jedné proměnné. Y' = a + b1X1 +b2X2 +b3X3

  10. E E Úseková analýza, analýza korelačních cest • Jde o rozšíření regresní analýzy. • V tomto typu analýzy pracujeme s pozorovatelnými proměnnými a snažíme se predikovat pomocí množiny proměnných predikovat jinou množinu proměnných.. • Je zapotřebí vysvětlit několik pojmů

  11. E E E Úseková analýza • Měřené proměnné • Exogenní proměnné • Endogenní proměnné • Přímé efekty • Nepřímé efekty • Chyba predikce

  12. E E Definice pojmů • Měřené proměnné • Proměnné, které výzkumník měřil nebo pozoroval. • V grafech se označují čtverci nebo obdélníky • V úsekové analýze jsou všechny proměnné měřené.

  13. E E Definice pojmů • Exogenní proměnné • Exogenní proměnné jsou takové, které v modelu nevysvětlujeme. • V příkladu úsekové analýzy máme dvě exogenní proměnné: X1 a X2.

  14. E E Definice pojmů • Endogenní proměnné • Endogenní proměnné jsou takové, které v modelu vysvětlujeme. • V příkladu úsekové analýzy máme dvě endogenní proměnné: Y1 a Y2.

  15. E E Definice pojmů • Přímé efekty • Přímé efekty jsou takové parametry , které odhadují "přímý" efekt dané proměnné na druhou. • Označují se šipkou, která směřuje od jedné proměnné ke druhé proměnné. • V našem modelu máme čtyři přímé efekty

  16. E E Definice pojmů • Nepřímé efekty • Nepřímé efekty jsou takové, kdy ovlivnění proměnnoudruhé proměnné se děje zprostředkovaně pomocí třetí proměnné. • V našem modelu X1 a X2, mají přímé efekty na Y1 a nepřímé efektyna Y2prostřednictím Y1.

  17. E E Definice pojmů • Chyba v predikci: • V každém predikčním modelu máme chyby. • Existují chybypři predikci Y1 a Y2.

  18. Faktorová analýza (CFA a EFA) • Faktorový analýza je základem modelování pomocí strukturních rovnic. • Faktorová analýza zkoumá závislosti mezi proměnnými, zda je možné je seskupit do menšího množství faktorů.

  19. Aplikace faktorová analýzy EFA • Rozeznáváme třifaktorovéanalýzy: • Explorování dat a hledání konfigurací. • Exploratorní faktorová analýza odhaluje vzorce mezi závislostmi položek. • Datováredukce: • Redukuje se velké množství proměnných do malého přehledného počtu faktorů. • Faktorová analýza může počítat faktorové skóry a přiřazovat tedy hodnoty novým proměnným. • Potvrzení hypotéz o faktorové struktuře. • Testují se různé předpokládané hypotézy o struktuře faktorů.

  20. Exploratornífaktorová analýza Konfirmační faktorová analýza

  21. Modelování pomocí strukturních rovnic SEM • SEM model sestává ze dvou částí: • Model měření • Konfirmační faktorová analýza • Strukturnímodel • Model s latentními proměnnými predikující ostatní latentní proměnné

  22. I1 E X 1 I2 I5 E E Y 1 I6 E I3 E X 2 E I4 E KFA SM KFA

  23. Model strukturních rovnic • Má dvě složky: • Model měření nebo modely měření • V našem jsou dva. • Vlastně se jedná of KFA. • Strukturní model • Týká se latentních proměnných.

  24. KFA KFA I1 E X 1 I2 I5 E E Y 1 I6 E I3 E X 2 I4 E

  25. Strukturní model • Strukturní model popisuje: • Přímé efekty dvou latentních proměnných na jednu latentní proměnou • Dvě exogenní latentní proměnné • Jedná endogenní latentní proměnná • Chyba v predikci

  26. SM X 1 Y 1 X 2 E

  27. I1 E X 1 I2 I5 E E Y 1 I6 E I3 E X 2 E I4 E KFA SM KFA

  28. Souhrn SEM • Pro zkoumání komplexních modelů a vztahů mezi postoji, vnímáním a ostatními faktory chování • Rozšiřuje běžné techniky regresní a faktorové analýzy • Pro konfirmaci a testování hypotéz o vztahu proměnných

  29. Co je AMOS? • Amos je program pro použití při vytváření a hodnocení modelů strukturních rovnic (SEM). • Využívá grafický jazyk – není zapotřebí každou rovnici napsat a používat příkazy • Lze se mu jednodušenaučit– uživatelsky přátelský, kreslící prostředky a ovládání myší • Rychlý – modely, které se dříve vytvářely dny, se tímto prostředkem vytvoří a spočítají mnohem rychleji

  30. Souhrnprogramu AMOS(Analýza Momentových Struktur) • Grafický jazyk - nevyžaduje psaní rovnic • Snadno se učí • Rychlý – modely se rychle vytváří a analyzují

  31. Jiné software pro SEM • EQS • LISREL • MPlus • SAS – CALIS • Statistica - SEPATH

  32. MPlus • Nyní verze 7.0 • Demo dostupné na http://www.statmodel.com/demo.shtml • Omezení dema na 2 nezávislé a šest závislých proměnných a maximálně dvě úrovně analýzy • Plná verze pro studenty 190-350 USD

  33. MPlus • Manuál zdarma • Zdarma základní texty od autorů software • Videa ze školení k dispozici na webu • Mnohá školení po celém světě • V některých zemích už jsou online fóra uživatelů (např. Holandsko)

  34. MPlus výhody • Umí nejen strukturní modely (ale i z nich umí velice mnoho) • Dále např. latentní třídy, víceúrovňové modely, modely pro cenzorovaná data • Má velice jednoduchý syntax (běžné volby jsou vždy jako default) • Stále vyvíjen a je čím dál rozšířenější

  35. MPlus nevýhody • Omezené datové formáty (zpravidla jen text) • Omezené možnosti přípravy dat (většinou nutno jinde) • Omezené grafické možnosti a předdefinované výstupy

More Related