Strukturgleichungsmodellierung: Alles, was Sie wissen müssen

Strukturgleichungsmodellierung (SEM) ist die Kumulierung verwandter Methoden und keine einzelne Technik. Die Methoden sind flexibel und der Rahmen dient der Datenanalyse.

Forscher bevorzugen diese Methoden, weil sie es ihnen ermöglichen, mehrere und miteinander verbundene Abhängigkeiten in einer einzigen Analyse abzuschätzen. Die Strukturgleichungsmodellierung verwendet zwei Arten von Variablen, endogene und exogene.

Es ist allgemein bekannt, dass „mit Macht Verantwortung kommt“, daher muss die leistungsstarke Strukturgleichungsmodellierung mit Bedacht eingesetzt werden. Die Modellierung von Strukturgleichungen ist komplex, aber gleichzeitig geraten wir mit der schnell benutzerfreundlichen Software sehr leicht in unangenehme Situationen.

Was ist der Hauptbedarf für die Verwendung von Strukturgleichungsmodellen?

In jeder Organisation ist Marketing sehr wichtig. Und um im Marketing erfolgreich zu sein, muss man die Konsumenten kennen. Sie müssen ihre Einstellung, Meinungen und Persönlichkeitsmerkmale kennen. Aber diese Eigenschaften sind latent und können nicht einfach gemessen werden, weil sie oft abstrakt sind.

Um sie zu messen, können wir ab sofort Umfragen durchführen, ein Beobachtungsmodell erstellen und so weiter. Aber diese Prozesse sind nicht so fruchtbar, weil das Messen und Beobachten den Nachteil von Fehlern hat. Die Strukturgleichungsmodellierung zeichnet sich durch beide Aufgaben aus.

Die Strukturgleichungsmodellierung verwendet Faktorenanalyse und multiple Regressionsanalyse. Wenn wir diese beiden Analysemethoden einzeln verwenden, verpassen wir die Flexibilität. SEM bietet uns also Flexibilität. Es eignet sich für die Kausalanalyse, Multikollinearität, die unabhängige Variablen korreliert.

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Das Messmodell ist die analoge Faktorenanalyse in der Strukturgleichungsmodellierung. Das Strukturmodell ist der Knoten, der die Komponenten und Elemente des Messmodells verbindet. Strukturmodelle setzen die Komponenten und Elemente miteinander oder mit anderen unabhängigen Variablen in Beziehung. In einigen Fällen werden Variablen aus empirischen Gründen kombiniert.

Der Kombinationsakt findet vor der Faktoranalyse statt, und das Messmodell spielt keine Rolle. In anderen Fällen, wenn es nur um Rohvariablen geht, werden die beobachteten Variablen verwendet. Und schließlich, wenn es kein Messmodell gibt, dann folgt das Strukturmodell der Pfadanalyse.

Zur Analyse von Umfragedaten wird die Modellierung von Strukturgleichungen verwendet. Es ist nicht an eine Datenquelle gebunden und kann mit Kundentransaktions-, Wirtschafts-, Social Media- und Kundentransaktionsdaten verwendet werden. Neuerdings wird es in den Neurowissenschaften für fMRI-Daten verwendet. In seinen modernen Formen kann es mit jedem Datentyp verwendet werden – das Modell verwendet Datentypen wie Verhältnis, Intervall, Ordnungszahl, Nominalwert und Anzahl. Sie helfen, krummlinige Beziehungen zwischen Variablen zu modellieren.

Die Modellierung von Strukturgleichungen kann auch ohne vollständige Daten funktionieren, aber das sollte uns nicht dazu verleiten, nicht alle Daten in das Modell einzuspeisen. Das Modell wird häufig für die longitudinale, gemischte und hierarchische Modellierung verwendet. Es kann bei der Segmentierung verwendet werden. Das Modell berücksichtigt mehrere abhängige Variablen wie die Conjoint-Analyse. Die Modellierung von Strukturgleichungen wird verwendet, um Probleme mit dem Antwortstil in Verbraucherbefragungen zu beheben.

Wann man Strukturgleichungsmodellierung verwenden sollte

Es kann einen Business Case geben, bei dem Sie sich auf die Verbraucherwahrnehmungen wie Kaufinteresse und Vorliebe für Ihr Produkt konzentrieren müssen. Obwohl dies eine komplexe Modellierungsaufgabe ist, ist die Strukturgleichungsmodellierung für diese Ziele geeignet. Die Strukturgleichungsmodellierung wird für einfachere Aufgaben verwendet, z. B. für eine Verbraucherbefragung.

Structural Equation Mixture Modeling (SEMM) ist eine weitere Art von Methode, um die verborgenen Segmente von Verbrauchern mit sehr zahlreichen Datenmengen anzusprechen.

Man darf nicht davon ausgehen, dass ein Modelltyp für jede Art von Analyse geeignet ist. Mischungsmodellierung funktioniert manchmal nur, wenn man sich kompetent darum bemüht. Manchmal funktioniert ein Gesamtmodell einfach gut.

Ist Strukturgleichungsmodellierung gut, schlecht oder hässlich?

Wenn Sie in einem Umfeld arbeiten, in dem nichtexperimentelle Designs üblich waren, wie z. B. in der Arbeits- oder Organisationspsychologie, ist die Modellierung von Strukturgleichungen erforderlich. Die Modellierung von Strukturgleichungen ist weit verbreitet und wird von Gutachtern für die Datenanalyse verwendet. Die Gutachter wissen oft nicht, wie sie weiter vorgehen sollen.

Der Hauptvorteil der Strukturgleichungsmodellierung besteht darin, dass sie Tests theoretischer Aussagen ermöglicht. Mit der Modellierung von Strukturgleichungen können Sie quantitative Vorhersagen bewerten.

Ähnlichkeiten zwischen traditionellen statistischen Methoden und SEM

• Die Modellierung von Strukturgleichungen folgt in mehrfacher Hinsicht denselben traditionellen Methoden wie Regression, Korrelation und Varianz.
• Sowohl die Strukturgleichungsmodellierung als auch traditionelle Methoden haben das gleiche Konzept wie lineare statistische Modelle.
• Unter bestimmten Annahmen sind statistische Tests valide. Die Modellierung von Strukturgleichungen geht von einer multivariaten Normalverteilung aus, und herkömmliche Methoden gehen von einer Normalverteilung aus.
• Weder die traditionelle noch die Strukturgleichungsmodellierung bieten einen Kausalitätstest.

Unterschiede zwischen traditionellen und SEM-Methoden

Herkömmliche Methoden unterscheiden sich von der Strukturgleichungsmodellierung in den folgenden Bereichen:

• Die Modellierung von Strukturgleichungen ist umfassend und flexibel. Die Strukturgleichungsmodellierung eignet sich für Selbstwirksamkeit, Depression, Gesundheitstrends, wirtschaftliche Trends, Familiendynamik und andere Phänomene.
• Die Modellierung von Strukturgleichungen erfordert eine formale Spezifikation für Schätzungen und Tests, während die herkömmliche Methode Standardmethoden folgt. Die Modellierung von Strukturgleichungen bietet kein Standardmodell und hat wenige Einschränkungen bei der Angabe der Arten von Beziehungen. Die Modellierung von Strukturgleichungen benötigt Forscher, um Hypothesen mit Theorien zu untermauern.
• Die Strukturgleichungsmodellierung ist eine multivariate Technik, die sowohl beobachtete als auch unbeobachtete Variablen einbezieht, während traditionelle Methoden nur gemessene Variablen analysieren. Die Modellierung von Strukturgleichungen löst mehrere verwandte Gleichungen gleichzeitig. Dies bestimmt Parameterschätzungen mit Strukturgleichungsmodellierung.
• Die Strukturgleichungsmodellierung ermöglicht es Analysten, die Unvollkommenheiten in ihren Messungen zu finden. Die Strukturgleichungsmodellierung findet einen Fehler, während herkömmliche Methoden davon ausgehen, dass keine Messfehler vorliegen.
• Die Strukturgleichungsmodellierung hat keine einfachen Tests, um zu bestimmen, welches Modell das beste ist, sondern traditionelle Methodenanalyse und bietet einfache Tests, um Beziehungen zwischen Variablen zu finden.
• Die Modellierung von Strukturgleichungen verwendet ihr Modell, um mehrere Tests wie Bentler-Bonett Non-Normed Fit Index (NNFI), Chi-Quadrat, Comparative Fit Index (CFI), Root Mean Squared Error of Approximation (RMSEA) zu untersuchen.
• Die Strukturgleichungsmodellierung löst Multikollinearitätsprobleme. Die Strukturgleichungsmodellierung verwendet mehrere Maße, um eine unbeobachtete Variable zu beschreiben. Multikollinearität tritt nicht auf, da unbeobachtete Variablen unterschiedliche latente Konstrukte sind.
• Die Modellierung von Strukturgleichungen verwendet eine grafische Sprache, um komplexe Beziehungen auf leistungsstarke Weise darzustellen. Die Modellierungsspezifikation für Strukturgleichungen basiert auf einer Reihe von Variablen. Die grafische oder bildliche Darstellung eines Modells wird in einen Satz von Gleichungen umgewandelt. Der Satz von Gleichungen hilft, mehrere Tests zu lösen und Parameter zu schätzen.

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Die Verwendung der Strukturgleichungsmodellierung wird beeinflusst von

• Die Hypothese wird getestet und erforscht.
• Stichprobenumfang der Anforderung: Im Durchschnitt muss das Verhältnis von Probandenzahl zu Modellparameterzahl 20:1 betragen. Aber meistens ist 10:1 genauer. Wenn das Verhältnis kleiner als 5:1 ist, sind die Schätzungen instabil.
• Messinstrumente.
• Multivariate Normalität.
• Identifikation von Parametern.
• Ausreißer adressieren.
• Fehlende Daten.
• Interpretation von Model-Fit-Indizes.

Strukturgleichungsmodellierungsprozess

Die Analyse der Strukturgleichungsmodellierung erfolgt durch die folgenden Methoden:

• recherchieren Sie die entsprechende Theorie
• Lesen Sie die Literatur, um die Modellspezifikation zu unterstützen
• gibt Modell wie Diagramm und Gleichungen an
• bestimmt die Anzahl der Freiheitsgrade und die Modellidentifikation, um die Parameter zu schätzen, um eindeutige Werte zu finden
• Auswahl der Messmethoden für die im Modell repräsentierten Variablen
• Daten sammeln
• Vorläufige deskriptive statistische Analysen wie fehlende Daten, Skalierung und Kollinearitätsprobleme durchführen
• Schätzen Sie die Modellparameter
• Modellanpassung schätzen
• Geben Sie den sinnvollen Modus an
• Ergebnisse interpretieren
• Ergebnisse präsentieren

Spezifische Software zur Modellierung von Strukturgleichungen

• LISREL war in den 1970er Jahren die passende Software für Strukturgleichungsmodelle.
• Das OpenMx R-Paket ist ein Open-Source-R-Paket, das eine Open-Source- und eine aktualisierte Version der Mx-Anwendung bereitstellt.

Die Ziele der Strukturgleichungsmodellierung bestehen darin, die korrelierten Muster zwischen einer Reihe von Variablen zu verstehen und die Varianzen so weit wie möglich zu erklären.

Fortgeschrittene Anwendungen der Strukturgleichungsmodellierung

• Messinvarianz
• Es ist die Technik, die die gemeinsame Schätzung mehrerer Modelle mit jeweils unterschiedlichen Untergruppen ermöglicht. Anwendungen, die die Analyse von Unterschieden zwischen Gruppen wie Kulturen, Geschlecht usw. und Verhaltensgenetik umfassen.
• Latente Wachstumsmodellierung
• Hierarchische/mehrstufige Modelle
• Mischungsmodell (latente Klasse) Strukturgleichungsmodellierung
• Alternative Schätz- und Testtechniken.
• Robuste Schlussfolgerung
• Erhebungsstichprobenanalysen
• Multi-Methode
• Multi-Trait-Modelle
• Strukturgleichungsmodellbäume

Abschließende Gedanken

Es gibt viele Modelle, die behaupten, ähnliche Modellierungstechniken bei der Analyse der Daten bereitzustellen, aber sie folgen sehr unterschiedlichen Vorgehensweisen für die Entscheidungsfindung. Wir müssen sicherstellen, dass wir kein Modell wählen, das überpasst, was ein Fehler ist, den man bei der Strukturgleichungsmodellierung macht. Es gibt ein menschliches Element, wenn wir statistische Modellierungstechniken auswählen, und das kann berücksichtigt werden.

Ein Schlüsselbereich der Marktforschung liegt zwischen qualitativer Forschung und harter, quantitativer Forschung, und die Modellierung von Strukturgleichungen ist nicht geeignet, sich in dieser Grauzone zu bewegen.

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Häufig gestellte Fragen

• Was ist die beste Stichprobengröße?

Laut Umfragen und Beobachtungen müssen wir mindestens 200 Fälle und mindestens 20 Fälle pro Variable haben. Beispielsweise müssen wir 500 Befragte haben, wenn das Modell 50 Attributbewertungen enthält.

• Was ist Big Data?

Die Modellierung von Strukturgleichungen wandert langsam in die Pädagogik, Psychologie und Soziologie. Data Scientists machen sich mit der Modellierung von Strukturgleichungen vertraut. Mit der sich schnell ändernden Technologie von heute funktioniert das Modell jetzt gut bei recht großen Stichproben mit vielen Variablen. Daher ist „groß“ relativ! In einigen Fällen können wir ein standardmäßiges maschinelles Lerntool wie LogitBoost für Vorhersagen verwenden.

• Welche statistischen Annahmen sind erforderlich?

Dies hängt von der Art der Strukturgleichungsmodellierung ab. Strukturgleichungsmodelle sind, wie die meisten statistischen Verfahren, daher robust gegenüber Annahmeverletzungen und Fehlern.

• Testet Strukturgleichungsmodellierung Hypothesen?

Dies ist ein Missverständnis über Statistiken. Daten und deren Analyse entstehen nicht aus dem Nichts und basieren auf Beobachtungen. Da es in der Natur des Menschen liegt, beobachten wir Dinge und sie neigen dazu zu erraten, wie das passiert; Dies ist eine explorative Analyse, die ihr eigenes hohes Risiko birgt.

• Welches Modell ist das beste?

Es gibt mehrere Indizes, um dies zu messen, darunter der Comparative Fit Index (CFI) und der Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA), die zu den gebräuchlichsten gehören. Das bekannteste ist das R-Quadrat. Sie müssen anhand von gesundem Menschenverstand und Entscheidungsfähigkeit entscheiden, welches das beste Modell ist.