Modelado de ecuaciones estructurales: todo lo que necesita saber

El modelado de ecuaciones estructurales (SEM) es la acumulación de métodos relacionados y no una sola técnica. Los métodos son flexibles y el marco es para el análisis de datos.

Los investigadores prefieren estos métodos porque les permite estimar dependencias múltiples e interrelacionadas en un solo análisis. El modelo de ecuaciones estructurales utiliza dos tipos de variables, endógenas y exógenas.

Es bien sabido que “con el poder viene la responsabilidad”, por lo que el poderoso modelo de ecuaciones estructurales debe usarse con prudencia. El modelado de ecuaciones estructurales es complejo, pero al mismo tiempo, es muy fácil para nosotros encontrarnos con situaciones incómodas con el software fácil de usar.

¿Cuál es la principal necesidad de utilizar el modelado de ecuaciones estructurales?

En cualquier organización, el marketing es muy importante. Y para tener éxito en marketing, uno debe saber acerca de los consumidores. Deben conocer su actitud, opiniones y rasgos de personalidad. Pero estas características están latentes y no se pueden medir fácilmente porque a menudo son abstractas.

A partir de ahora, para medirlos, podemos realizar encuestas, crear un modelo de observación, etc. Pero estos procesos no son tan fructíferos porque medir y observar tiene el inconveniente de los errores. El modelado de ecuaciones estructurales sobresale en ambas tareas.

El modelado de ecuaciones estructurales utiliza análisis factorial y análisis de regresión múltiple. Si usamos estos dos métodos analíticos individualmente, perdemos la flexibilidad. Entonces, SEM nos proporciona flexibilidad. Es adecuado para el análisis causal, la multicolinealidad, que correlaciona variables independientes.

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El modelo de medición es el análisis factorial análogo en el modelo de ecuaciones estructurales. El modelo de estructura es el nudo que une los componentes y elementos del modelo de medida. Los modelos de estructura relacionan los componentes y elementos entre sí o con otras variables independientes. En algunos casos, las variables se combinan sobre bases empíricas.

El acto de combinación ocurre antes del análisis factorial y el modelo de medición no tiene ningún papel. En otros casos, cuando solo nos interesan las variables sin procesar, se utilizan las variables observadas. Y, por último, cuando no hay un modelo de medición, el modelo de estructura sigue el análisis de ruta.

El modelado de ecuaciones estructurales se utiliza para analizar los datos topográficos. No está vinculado a una fuente de datos y se puede utilizar con transacciones de clientes, datos económicos, redes sociales y transacciones de clientes. Recientemente se utiliza en neurociencia para datos de fMRI. En sus formas modernas, se puede usar con cualquier tipo de datos: el modelo usa tipos de datos como razón, intervalo, ordinal, nominal y conteo. Ayudan a modelar relaciones curvilíneas entre variables.

El modelado de ecuaciones estructurales puede funcionar sin datos completos, pero eso no debería tentarnos a no alimentar el modelo con todos los datos. El modelo es ampliamente utilizado para el modelado longitudinal, mixto y jerárquico. Puede ser utilizado en Segmentación. El modelo se adapta a múltiples variables dependientes, como el análisis conjunto. El modelo de ecuaciones estructurales se utiliza para solucionar problemas de estilo de respuesta en las encuestas de consumidores.

Cuándo usar el modelado de ecuaciones estructurales

Puede haber un caso de negocios que necesite que se concentre en las percepciones del consumidor, como el interés de compra, el gusto por su producto. Aunque esta es una tarea de modelado compleja, el modelado de ecuaciones estructurales es apto para estos objetivos. El modelado de ecuaciones estructurales se usa para trabajos más simples, como una encuesta de consumidores.

El modelado de mezcla de ecuaciones estructurales (SEMM) es otro tipo de método para apuntar a los segmentos ocultos de consumidores con cantidades muy numerosas de datos.

No se debe suponer que un tipo de modelo es adecuado para cualquier tipo de análisis. El modelado de mezclas a veces funciona solo cuando el esfuerzo se hace de manera competente. A veces, un modelo general funciona simplemente bien.

¿El modelado de ecuaciones estructurales es bueno, malo o feo?

Cuando trabaja en un entorno en el que los diseños no experimentales eran comunes, como la psicología industrial o organizacional, se requiere el modelado de ecuaciones estructurales. El modelo de ecuaciones estructurales se usa ampliamente y los revisores lo utilizan para el análisis de datos. Los revisores a menudo no tienen ni idea de cómo proceder.

La principal ventaja del modelo de ecuaciones estructurales es que permite probar proposiciones teóricas. El modelado de ecuaciones estructurales le permite evaluar predicciones cuantitativas.

Similitudes entre los métodos estadísticos tradicionales y SEM

• El modelado de ecuaciones estructurales sigue los mismos métodos tradicionales, como la regresión, la correlación y la varianza de múltiples formas.
• Tanto el modelo de ecuaciones estructurales como los métodos tradicionales tienen el mismo concepto que los modelos estadísticos lineales.
• Con ciertas suposiciones, las pruebas estadísticas son válidas. El modelo de ecuaciones estructurales asume una normalidad multivariante y los métodos tradicionales asumen una distribución normal.
• Ni el modelo de ecuación tradicional ni el estructural ofrecen una prueba de causalidad.

Diferencias entre los métodos tradicional y SEM

Los métodos tradicionales varían del modelo de ecuaciones estructurales en las siguientes áreas:

• El modelado de ecuaciones estructurales es completo y flexible. El modelo de ecuaciones estructurales es adecuado para la autoeficacia, la depresión, las tendencias de salud, las tendencias económicas, la dinámica familiar y otros fenómenos.
• El modelado de ecuaciones estructurales necesita una especificación formal para la estimación y la prueba, mientras que el método tradicional sigue los métodos predeterminados. El modelado de ecuaciones estructurales no ofrece un modelo predeterminado y tiene pocas limitaciones para especificar los tipos de relaciones. El modelado de ecuaciones estructurales necesita que los investigadores respalden las hipótesis con la teoría.
• El modelado de ecuaciones estructurales es una técnica multivariada, que incorpora variables observadas y no observadas, mientras que los métodos tradicionales analizan solo las variables que se miden. El modelado de ecuaciones estructurales resuelve múltiples ecuaciones relacionadas simultáneamente. Esto determina estimaciones de parámetros con modelos de ecuaciones estructurales.
• El modelado de ecuaciones estructurales permite a los analistas encontrar las imperfecciones en sus medidas. El modelo de ecuaciones estructurales encuentra un error, mientras que los métodos tradicionales asumen que no hay errores de medición.
• El modelado de ecuaciones estructurales no tiene pruebas sencillas para determinar qué modelo es el mejor, pero el análisis del método tradicional proporciona pruebas sencillas para encontrar relaciones entre variables.
• El modelado de ecuaciones estructurales utiliza su modelo para examinar múltiples pruebas, como el índice de ajuste no normado de Bentler-Bonett (NNFI), chi-cuadrado, índice de ajuste comparativo (CFI), error de aproximación cuadrático medio (RMSEA)).
• El modelado de ecuaciones estructurales resuelve problemas de multicolinealidad. El modelado de ecuaciones estructurales utiliza múltiples medidas para describir una variable no observada. La multicolinealidad no ocurre porque las variables no observadas son construcciones latentes distintas.
• El modelado de ecuaciones estructurales utiliza lenguaje gráfico para presentar relaciones complejas de una manera poderosa. La especificación del modelo de ecuaciones estructurales se basa en un conjunto de variables. La representación gráfica o pictórica de un modelo se transforma en un conjunto de ecuaciones. El conjunto de ecuaciones ayuda a resolver múltiples pruebas y estimar parámetros.

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El uso de modelos de ecuaciones estructurales se ve afectado por

• La hipótesis que se prueba e investiga.
• El tamaño de la muestra del requisito: en promedio, la relación debe ser de 20:1 para el número de sujetos con respecto al número de parámetros del modelo. Pero sobre todo 10:1 es más preciso. Cuando la relación es inferior a 5:1, las estimaciones son inestables.
• Instrumentos de medida.
• Normalidad multivariante.
• Identificación de parámetros.
• Abordar los valores atípicos.
• Datos perdidos.
• Interpretación de los índices de ajuste del modelo.

Proceso de modelado de ecuaciones estructurales

El análisis de modelado de ecuaciones estructurales procede a través de los siguientes métodos:

• investigar la teoría relevante
• revisar la literatura para respaldar la especificación del modelo
• especifica el modelo, como el diagrama y las ecuaciones
• determina el número de grados de libertad y la identificación del modelo para estimar los parámetros para encontrar valores únicos
• seleccionar los métodos de medida de las variables representadas en el modelo
• recolectar datos
• realizar análisis estadísticos descriptivos preliminares, como datos faltantes, escala y problemas de colinealidad
• estimar los parámetros del modelo
• estimar el ajuste del modelo
• especificar el modo significativo
• interpretar resultados
• presentar resultados

Software específico de modelado de ecuaciones estructurales

• LISREL fue el software de modelos de ecuaciones estructurales adecuado en la década de 1970.
• El paquete OpenMx R es un código abierto de R que proporciona una versión actualizada y de código abierto de la aplicación Mx.

Los objetivos del modelado de ecuaciones estructurales son comprender los patrones correlacionados entre un conjunto de variables y explicar las varianzas tanto como sea posible.

Usos avanzados del modelado de ecuaciones estructurales

• Invariancia de medida
• Es la técnica que permite la estimación conjunta de múltiples modelos, cada uno con diferentes subgrupos. Aplicaciones que incluyen análisis de diferencias entre grupos como culturas, género, etc. y genética del comportamiento.
• Modelado de crecimiento latente
• Modelos jerárquicos/multinivel
• Modelo de mezcla (clase latente) Modelado de ecuaciones estructurales
• Técnicas alternativas de estimación y ensayo.
• inferencia robusta
• Análisis de muestreo de encuestas
• multimétodo
• Modelos de múltiples rasgos
• Árboles modelo de ecuaciones estructurales

Pensamientos finales

Hay muchos modelos que pueden pretender proporcionar técnicas de modelado similares al analizar los datos, pero siguen cursos de acción muy diferentes para la toma de decisiones. Necesitamos asegurarnos de no elegir un modelo que se sobreajuste, lo cual es un error que se comete con el modelado de ecuaciones estructurales. Hay un elemento humano cuando seleccionamos técnicas de modelado estadístico, y eso se puede tener en cuenta.

Un área clave de la investigación de mercados se encuentra entre la investigación cualitativa y la investigación cuantitativa dura, y el modelo de ecuaciones estructurales no es adecuado para lidiar con este espacio gris.

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preguntas frecuentes

• ¿Cuál es el mejor tamaño de muestra?

Según encuestas y observaciones, debemos tener un mínimo de 200 casos y por lo menos 20 casos por variable. Por ejemplo, debemos tener 500 encuestados si hay 50 clasificaciones de atributos en el modelo.

• ¿Qué es Big Data?

El modelado de ecuaciones estructurales está migrando lentamente a la educación, la psicología y la sociología. Los científicos de datos se están familiarizando con el modelado de ecuaciones estructurales. Con la tecnología actual que cambia rápidamente, el modelo ahora funciona bien en muestras bastante grandes con muchas variables. ¡Por lo tanto “grande” es relativo! En algunos casos, podemos usar una herramienta de aprendizaje automático estándar como LogitBoost para las predicciones.

• ¿Qué suposiciones estadísticas se requieren?

Esto depende del tipo de modelo de ecuación estructural. El modelado de ecuaciones estructurales, como la mayoría de los procedimientos estadísticos, por lo tanto, son resistentes a violaciones de suposiciones y errores.

• ¿El modelo de ecuaciones estructurales prueba hipótesis?

Este es un concepto erróneo sobre las estadísticas. Los datos y su análisis no surgen de la nada y se basan en observaciones. Como es la naturaleza humana, observamos las cosas y tendemos a adivinar cómo está pasando eso; este es un análisis exploratorio que tiene su propio alto riesgo.

• ¿Qué modelo es el mejor?

Hay varios índices para medir esto, como el índice de ajuste comparativo (CFI) y el error de aproximación cuadrático medio (RMSEA) son algunos de los más comunes. La más conocida es la R al cuadrado. Tienes que decidir cuál es el mejor modelo basado en el sentido común y la capacidad de toma de decisiones.