Analiza równań strukturalnych – SEM

Analiza równań strukturalnych – SEM należy do grona zaawansowanych metod statystycznych. Czemu rodzina tych metod jest taka dobra i dlaczego jest tak pożądana przez badaczy? W celu odpowiedzi na to pytanie trzeba poruszyć temat metod klasycznych. Takich jak: analiza regresji, analiza wariancji, analiza czynnikowa oraz całej reszty analizy statystycznych, które można zaliczyć do grupy metod klasycznych. Metody klasyczne dały podstawę do myślenia o zjawiskach w sposób wielowymiarowy. Myśląc o analizie regresji, myślimy o modelu wielozmiennowym, który stara się wyjaśnić daną zmienną zależną. Z perspektywy zwykłego człowieka jest to dużo, o wiele za dużo. Ale, czy z perspektywy nauki jest to wystarczające narzędzie analizy, które zaspokaja potrzeby badawcze naukowców? Niestety nie. Odpowiedzią na te, wygórowane wręcz, wymagania jest analiza równań strukturalnych – SEM.  Analiza równań strukturalnych jest metodą statystyczną nowej generacji, która jest w stanie odzwierciedlać badane zjawisko wielowymiarowo. Dokonuje tego za pomocą niezmiernie elastycznych algorytmów i sposobów estymacji wyników.

Analiza równań strukturalnych – SEM.  Jej wyższość.

Wyższość modelowania strukturalnego polega na możliwości analizy więcej niż jednej zmiennej zależnej, a także zmiennych pośredniczących i zmiennych moderujących. Potencjał tej analizy statystycznej  sprawia, że analiza ta, w zasadzie, koresponduje ze wszystkimi wymaganiami stawianymi przez badacza w kierunku estymacji jego całej teorii. Bardzo cenne jest to, że analiza równań strukturalnych jest cały czas rozwijana. Dzięki temu postępowi na dzień dzisiejszy mamy do czynienia z bardzo, zaawansowaną metodą modelowania równań jaką jest, metoda cząstkowych najmniejszych kwadratów PLS. Metoda ta sprawia, że możliwe staje się estymowanie bardzo zaawansowanych modeli refektywnych (ang. reflective models) w których model buduje się z cech latentnych, a one z kolei są budowane z obserwowalnych wskaźników. Sprawia to, że estymacja współczynników modelu strukturalnego (r kwadrat, bety, błędy standardowe itp.) jest wykonywana z wzięciem pod uwagę błędu pomiaru. Jest to bardzo ważny element tych analiz, co zarazem jest cechą szczególną, która odróżnia modele reflektywne od modeli formatywnych.

Jest to bardzo cenne z perspektywy teoretycznej, bo większość wykonywanych pomiarów w badaniach empirycznych zawsze jest obciążona pewnym błędem.

Analiza równań strukturalnych bierze ten błąd pod uwagę i szacuje parametry modelu z uwzględnieniem wielkości tego błędu. Jeśli skale pomiarowe kwestionariusza psychologicznego mają rzetelność na poziomie 0,9 i 0,8 to wymodelowany układ równań strukturalnych weźmie pod uwagę ten błąd i zwróci rzeczywiste wyniki związków pomiędzy tymi skalami. Jest to wręcz niesamowite osiągnięcie na skalę kosmosu :).

Chcesz dowiedzieć się więcej na temat modelowania równań strukturalnych? Możesz chcesz, abyśmy pomogli Ci w budowie takiego modelu? Zapraszamy do składania zapytań.

Szukasz firmy wykonującej usługi statystyczne? Odwiedź www.analiza-statystyczna.eu