Paso 1 de los cinco pasos para SEM
La premisa fundamental del Modelado de Ecuaciones Estructurales (SEM) es que un investigador de mercado "puede probar si ciertas variables están interrelacionadas a través de un conjunto de relaciones lineales al examinar las varianzas y covarianzas de las variables" (StatSoft, 2011). Este es quizás uno de las declaraciones más claras sobre SEM, SI entiende los términos utilizados en la oración. Entonces, revisemos.
Variable - (Sustantivo) Según Merriam-Webster: "1).
Un elemento o factor que puede variar o cambiar; 2) Una cantidad que durante un cálculo se supone que varía o puede variar en valor ".
Relación lineal : según Investopedia: en términos simples, "la relación entre una variable y una constante que se puede expresar en un gráfico en el que una constante y una variable están conectadas por una línea recta". Un ejemplo sería el costo de los veleros que aumenta de forma lineal a medida que uno avanza por la línea hacia embarcaciones cada vez más grandes, medidas en pies cuadrados.
Varianza : según el Diccionario de negocios: "1) La diferencia entre un resultado esperado y el resultado real; 2) En estadística, la media aritmética de los cuadrados de la desviación de todos los valores en un conjunto de números de su media aritmética. y su raíz cuadrada (la desviación estándar) son de importancia fundamental como medida de dispersión ".
Covarianza Variable : según Merriam-Webster: "En estadística y teoría de la probabilidad, la covarianza es una medida de cuánto cambian dos variables juntas".
El SEM se basa en una estructura basada en las matemáticas
Este primer paso en el proceso de SEM es básicamente uno de los investigadores de mercado que indica, o dibuja, mediante el uso de un diagrama de ruta, la forma en que cree que las variables están interrelacionadas.
Puede ser útil pensar en el efecto de las transformaciones aditiva y multiplicativa. Por ejemplo, si una lista de números se multiplica por una constante K, la media y la desviación estándar también se multiplican por el valor absoluto de K. Es automático. Con los números, se ve así: Para los números 1, 2 y 3: La media es 2 y la desviación estándar es 1. Digamos K = 4. Multiplicando 1, 2 y 3 por K da como resultado 4, 8, y 12. Para 4, 8 y 12, la media es 8 y la desviación estándar es 4. La varianza es 16. Recuerde, "la varianza es una medida de cuán lejos está cada valor en el conjunto de datos de la media". Por lo tanto, la desviación estándar al cuadrado.
Como sabes que los dos conjuntos de números están relacionados, y sabes cuál es la varianza, puedes probar indirectamente la hipótesis de que un conjunto de números está relacionado con el otro conjunto de números comparando la varianza de las variables.
La información sobre Modelado de Ecuaciones Estructurales a continuación se basa en el contenido del libro de RH Hoyle (ed) 1995. Modelado de Ecuación Estructural. SAGE Publications, Inc. Thousand Oaks, CA cortesía de Google Books, y también sobre la graciosa interpretación de escritos complejos sobre SEM por Ricka Stoelting, anteriormente de San Francisco State University.
En el paso de especificación del modelo, el modelo se define en términos de sus parámetros. Se consideran dos tipos de parámetros: parámetros fijos y parámetros libres.
¿Por qué los parámetros designados son fijos o gratuitos?
Identificar qué parámetros son fijos y qué parámetros son libres es crítico para la integridad y la aplicación del modelo SEM. Las designaciones fijas o libres determinan cómo se compararán los componentes del modelo. Los componentes del modelo son 1) El diagrama hipotético, 2) la varianza poblacional de la muestra, y 3) la matriz de covarianza. Cada uno de estos componentes es importante para probar el ajuste del modelo (que es el Paso 4)
El investigador de mercado determina qué parámetros se designan libres y qué parámetros se designan como fijos. Las elecciones hechas por el investigador de mercado son un reflejo de la hipótesis a priori .
significa que "del primero" en latín, por lo que se refiere a la hipótesis hecha antes de que la investigación o experimento haya tenido lugar. Entonces, una hipótesis a priori es la mejor conjetura acerca de las relaciones a explorar a través del proceso SEM.
El investigador de mercado hace una mejor estimación acerca de qué vías serán importantes en la estructura relacional. El investigador de mercado conjetura qué parámetros jugarán un papel en la varianza de la muestra (que es observable) y en la matriz de covarianza. En otras palabras, ¿dónde espera el investigador de mercado que ocurran las relaciones?
Un parámetro fijo generalmente se establece en cero. Cero significa que no hay una relación entre las variables. Como el modelo se basa en rutas, los parámetros fijos tendrán rutas que tienen etiquetas numéricas. Una excepción, por supuesto, ocurre si un valor de cero ha sido asignado a una ruta. No se dibuja ninguna ruta en el diagrama SEM para una ruta con un valor de cero.
Un investigador de mercado espera que los parámetros libres tengan valores distintos de cero. Los parámetros libres se estiman a partir de los datos que son observables. En el diagrama SEM, las rutas de los parámetros libres están marcadas con asteriscos.
¿Listo para moverse?
- Identificar el modelo
- Estimar el modelo
- Pruebe el ajuste del modelo
- Manipular el modelo