Równania strukturalne, analiza ścieżek

Modelowanie równań strukturalnych (SEM, structural equations modelling) to bardzo ogólna technika pozwalająca analizować wzajemne powiązania wielu zmiennych. Ważną jej cechą jest możliwość włączania do analizy zmiennych, których nie obserwowaliśmy (tzw. zmiennych ukrytych lub latentnych), a które „manifestowały się” poprzez szereg innych zmiennych. Przykładem zmiennej latentnej może być „Innowacyjność przedsiębiorstwa”, która „manifestuje się” np. poprzez takie zmienne jak „Budżet działu badań i rozwoju”, czy „Roczna liczba zgłaszanych patentów”. W psychologii zmienne latentne (takie jak np. „Neurotyczność” czy „Poczucie koherencji”) zazwyczaj „manifestują się” poprzez wyniki testów diagnostycznych. Kilka często wykonywanych analiz to tak naprawdę "podtypy" SEM. Są to m.in. potwierdzająca analiza czynnikowa (CFA, confirmatory factor analysis), czy analiza mediacji. Szczególnym rodzajem spojrzenia na SEM jest analiza ścieżek (path analysis). W metodzie tej analizę rozpoczyna się od rozrysowania diagramu zależności pomiędzy zmiennymi. Np. Podejrzewamy, że wiek (AGE) i umiejętność czytania (RR) dzieci wpływają na 5 umiejętności: licznie na głos do 100 (CA), szacowanie, który obiekt jet mniejszy, a który większy (M), zliczanie obiektów (CO), nazywanie liczb (NN) i rozpoznawanie figur geometrycznych (PR). Podejrzewamy iż ten wpływ tak naprawdę zależy od pewnego hipotetycznego i niemierzalnego tworu - zdolności matematycznych (MATH). Jest to więc zmienna latentna „manifestująca się” poprzez CA, M, CO, NN i PR. Ten model możemy rozrysować i przeanalizować za pomocą równań strukturalnych:

analiza ścieżek

Przykład za Lei, P.-W. and Wu, Q. (2007), Introduction to Structural Equation Modeling: Issues and Practical Considerations. Educational Measurement: Issues and Practice, 26: 33–43.

Długość szkolenia

1 dzień

Wymagania wstępne

Uczestnicy szkolenia powinni znać metodę statystyczną leżącą u podstaw SEM, czyli regresję liniową. Jeśli jej nie znają, lub nie czują się w niej pewnie, zapraszam na szkolenie Analizy wieloczynnikowe: Regresja liniowa.

Umiejętności nabywane przez uczestników

Uczestnik szkolenia nabędzie cztery podstawowe umiejętności:

  • umiejętność skonstruowania odpowiedniego modelu SEM (także poprzez rozrysowanie ścieżek),
  • umiejętność wykonania obliczeń w programie R,
  • umiejętność oceny jakości otrzymanego modelu,
  • umiejętność wyciągnięcia poprawnych wniosków z wyników analizy.

Program szkolenia
  1. Krótkie wprowadzenie do R
  2. Co można modelować
  3. Rodzaje zmiennych, idea zmiennych latentnych (nieobserwowanych)
  4. Reprezentacja graficzna modelu
  5. Dwa słowa teorii, czyli jak to działa
  6. Równania strukturalne w R
  7. Zamiana rysunku na model zrozumiały dla R
  8. Przykład nr 1: klasyczna analiza ścieżek
    • Obliczenia w R
    • Interpretacja wyników
    • Miary dobroci dopasowania modelu: CFI, GFI, AGFI, TFI, RMSEA, SRMR, AIC, BIC...
    • Parametry standaryzowane i niestandaryzowane
    • Indeksy modyfikacyjne
  9. Przykład nr 2: potwierdzająca analiza czynnikowa (confirmatory factor analysis, CFA)
  10. Przydatne funkcje dodatkowe
  11. Ustalanie wartości parametru, ograniczenia wartości parametrów, definiowanie funkcji parametrów
  12. Przykład nr 3: analiza mediacji

Kontakt

Łukasz Deryło
Telefon: 665 254 036
E-mail: lukasz.derylo@gmail.com

Referencje

referencje analizy statystyczne

Opinie klientów i współpracowników o wykonanych przeze mnie analizach i przeprowadzonych szkoleniach.

Cennik szkoleń

szkolenia statystyka cennik

Szczegółowy cennik szkoleń.

Copyright © 2014 Łukasz Deryło - Green Age by Templates