sem
DESCRIPTION
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: - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
![Page 1: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/1.jpg)
SEM
J.Hendl a P. Soukup
![Page 2: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/2.jpg)
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.Academiačlánky:Matějů.1989. Matějů, P. 1989. „Metoda strukturního
modelování. Přehled základních problémů“.Sociologický časopis 25 (4): 399–418.
![Page 3: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/3.jpg)
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
![Page 4: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/4.jpg)
Cíle Co to je modelování pomocí strukturních rovnic (SEM)?
- Structural equation modeling -
Proč potřebujeme SEM?
Co to je AMOS?
![Page 5: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/5.jpg)
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
![Page 6: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/6.jpg)
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
![Page 7: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/7.jpg)
Stručný statistický základ
Vztah mezi regresní analýzou a úsekovou analýzou
![Page 8: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/8.jpg)
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).
X
Y
X Y E
![Page 9: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/9.jpg)
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.
YX 2
X 1
X 3
Y' = a + b1X1 +b2X2 +b3X3
![Page 10: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/10.jpg)
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
Y2
X 1
X 2
Y1
E E
![Page 11: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/11.jpg)
Úseková analýza• Měřené proměnné
• Exogenní proměnné
• Endogenní proměnné
• Přímé efekty
• Nepřímé efekty
• Chyba predikceY2
X 1
X 2
Y1
EE
Y2
X 1
X 2
Y1
E
![Page 12: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/12.jpg)
Definice pojmů
• Měřené proměnné–Proměnné, které výzkumník měřil nebo
pozoroval.–V grafech se označují čtverci nebo obdélníky–V úsekové analýze jsou všechny proměnné
měřené.
Y2
X 1
X 2
Y1
E E
![Page 13: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/13.jpg)
Definice pojmů
• Exogenní proměnné–Exogenní proměnné jsou takové, které v
modelu nevysvětlujeme.–V příkladu úsekové analýzy máme dvě
exogenní proměnné: X1 a X2.
Y2
X 1
X 2
Y1
E E
![Page 14: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/14.jpg)
Definice pojmů
• Endogenní proměnné–Endogenní proměnné jsou takové, které v
modelu vysvětlujeme.–V příkladu úsekové analýzy máme dvě
endogenní proměnné: Y1 a Y2.
Y2
X 1
X 2
Y1
E E
![Page 15: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/15.jpg)
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
Y2
X 1
X 2
Y1
E E
![Page 16: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/16.jpg)
Definice pojmů
• Nepřímé efekty– Nepřímé efekty jsou takové, kdy ovlivnění proměnnou
druhé proměnné se děje zprostředkovaně pomocí třetí proměnné.
– V našem modelu X1 a X2, mají přímé efekty na Y1 a nepřímé efekty na Y2 prostřednictím Y1.
Y2
X 1
X 2
Y1
E E
![Page 17: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/17.jpg)
Definice pojmů
• Chyba v predikci:–V každém predikčním modelu máme chyby.
–Existují chyby při predikci Y1 a Y2.
Y2
X 1
X 2
Y1
E E
![Page 18: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/18.jpg)
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.
![Page 19: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/19.jpg)
Aplikace faktorová analýzy EFA
• Rozeznáváme tři faktorové analýzy:–Explorování dat a hledání konfigurací.
• Exploratorní faktorová analýza odhaluje vzorce mezi závislostmi položek.
–Datová redukce: • 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.
![Page 20: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/20.jpg)
Konfirmační faktorová analýza
Exploratorní faktorová analýza
I2
I1Factor
I
I3
I4
FactorII
E
E
E
E
I3
I2
I4
I1
FactorI
FactorII
E
E
E
E
![Page 21: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/21.jpg)
Modelování pomocí strukturních rovnic SEM
• SEM model sestává ze dvou částí:–Model měření
• Konfirmační faktorová analýza
–Strukturní model• Model s latentními proměnnými predikující ostatní
latentní proměnné
![Page 22: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/22.jpg)
KFA SM KFA
I2
I1
X1
I3
I4
X2
Y1
I6
I5
E
E
E
E
E
E
E
![Page 23: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/23.jpg)
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.
![Page 24: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/24.jpg)
KFA KFA
I2
I1
X1
I3
I4
X2
Y1
I6
I5
E
E
E
E
E
E
![Page 25: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/25.jpg)
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
![Page 26: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/26.jpg)
SM
X1
X2
Y1
E
![Page 27: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/27.jpg)
KFA SM KFA
I2
I1
X1
I3
I4
X2
Y1
I6
I5
E
E
E
E
E
E
E
![Page 28: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/28.jpg)
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
![Page 29: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/29.jpg)
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 jednoduše naučit– uživatelsky přátelský, kreslící prostředky a ovládání myší
• Rychlý – modely, které se dříve vytvářely dny, se tímto prostředkem vytvoří a spočítají mnohem rychleji
![Page 30: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/30.jpg)
Souhrn programu AMOS(Analýza Momentových
Struktur)
• Grafický jazyk - nevyžaduje psaní rovnic
• Snadno se učí
• Rychlý – modely se rychle vytváří a analyzují
![Page 31: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/31.jpg)
Jiné software pro SEM
• EQS
• LISREL
• MPlus
• SAS – CALIS
• Statistica - SEPATH
![Page 32: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/32.jpg)
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
![Page 33: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/33.jpg)
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)
![Page 34: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/34.jpg)
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
![Page 35: SEM](https://reader036.vdocuments.mx/reader036/viewer/2022062407/56812b7b550346895d8f9add/html5/thumbnails/35.jpg)
MPlus nevýhody
• Omezené datové formáty (zpravidla jen text)
• Omezené možnosti přípravy dat (většinou nutno jinde)
• Omezené grafické možnosti a předdefinované výstupy