Modelagem de Equações Estruturais: Tudo o que Você Precisa Saber

Modelagem de Equações Estruturais (SEM) é a acumulação de métodos relacionados e não uma única técnica. Os métodos são flexíveis e a estrutura é para análise de dados.

Os pesquisadores preferem esses métodos porque permitem estimar dependências múltiplas e inter-relacionadas em uma única análise. A modelagem de equações estruturais usa dois tipos de variáveis, endógenas e exógenas.

É muito sabido que “com o poder vem a responsabilidade”, então a poderosa modelagem de equações estruturais deve ser usada criteriosamente. A modelagem de equações estruturais é complexa, mas, ao mesmo tempo, é muito fácil encontrarmos situações embaraçosas com o software de fácil utilização.

Qual é a principal necessidade de usar a modelagem de equações estruturais?

Em qualquer organização, o marketing é muito importante. E para ter sucesso no marketing, é preciso conhecer os consumidores. Eles devem conhecer suas atitudes, opiniões e traços de personalidade. Mas essas características são latentes e não podem ser medidas facilmente porque muitas vezes são abstratas.

A partir de agora, para medi-los, podemos realizar pesquisas, criar um modelo de observação e assim por diante. Mas esses processos não são tão frutíferos porque medir e observar tem a desvantagem de erros. A modelagem de equações estruturais se destaca em ambas as tarefas.

A modelagem de equações estruturais usa análise fatorial e análise de regressão múltipla. Se usarmos esses dois métodos analíticos individualmente, perderemos a flexibilidade. Assim, SEM nos fornece flexibilidade. É adequado para análise causal, multicolinearidade, que é correlacionar variáveis ​​independentes.

Leia: Tipos de modelagem de atribuição

O modelo de medição é a análise fatorial análoga na modelagem de equações estruturais. O modelo de estrutura é o nó que une os componentes e elementos do modelo de medição. Os modelos de estrutura relacionam os componentes e elementos entre si ou com outras variáveis ​​independentes. Em alguns casos, as variáveis ​​são combinadas em bases empíricas.

O ato de combinação acontece antes da análise fatorial, e o modelo de medição não tem papel. Em outros casos, quando estamos preocupados apenas com variáveis ​​brutas, são utilizadas as variáveis ​​observadas. E por último quando não há modelo de medição, então o modelo de estrutura segue a análise de caminho.

A modelagem de equações estruturais é usada para analisar os dados da pesquisa. Ele não está vinculado a uma fonte de dados e pode ser usado com transações de clientes, economia, mídia social, dados de transações de clientes. Recentemente, é usado em neurociência para dados de fMRI. Em suas formas modernas, pode ser usado com qualquer tipo de dados – o modelo usa tipos de dados como razão, intervalo, ordinal, nominal e contagem. Eles ajudam a modelar relações curvilíneas entre variáveis.

A modelagem de equações estruturais pode funcionar sem dados completos, mas isso não deve nos tentar a não alimentar todos os dados do modelo. O modelo é amplamente utilizado para modelagem longitudinal, mista e hierárquica. Pode ser usado na segmentação. O modelo acomoda várias variáveis ​​dependentes, como a Análise Conjunta. A modelagem de equações estruturais é usada para corrigir problemas de estilo de resposta em pesquisas com consumidores.

Quando usar a modelagem de equação estrutural

Pode haver um caso de negócios que precise que você se concentre nas percepções do consumidor, como interesse de compra, gosto, em seu produto. Embora esta seja uma tarefa de modelagem complexa, a modelagem de equações estruturais é adequada para esses objetivos. A modelagem de equações estruturais é usada para trabalhos mais simples, como uma pesquisa com consumidores.

Structural Equation Mixture Modeling (SEMM) é outro tipo de método para atingir os segmentos ocultos de consumidores com quantidades muito numerosas de dados.

Não se deve assumir que um tipo de modelo é adequado para qualquer tipo de análise. A modelagem de mistura às vezes funciona apenas quando o esforço é feito com competência. Às vezes, um modelo geral funciona simplesmente bem.

A modelagem de equações estruturais é boa, ruim ou feia?

Quando você está trabalhando em um ambiente no qual projetos não experimentais eram comuns, como psicologia industrial ou organizacional, a modelagem de equações estruturais é necessária. A modelagem de equações estruturais é amplamente utilizada e está sendo utilizada por revisores para análise de dados. Os revisores são muitas vezes sem noção sobre como prosseguir.

A principal vantagem da modelagem de equações estruturais é que ela permite testes de proposições teóricas. A modelagem de equações estruturais permite avaliar previsões quantitativas.

Semelhanças entre métodos estatísticos tradicionais e SEM

• A modelagem de equações estruturais segue os mesmos métodos tradicionais, como regressão, correlação e variância de várias maneiras.
• Tanto a modelagem de equações estruturais quanto os métodos tradicionais têm o mesmo conceito dos modelos estatísticos lineares.
• Com certas suposições, os testes estatísticos são válidos. A modelagem de equações estruturais assume normalidade multivariada e os métodos tradicionais assumem uma distribuição normal.
• Nem a modelagem de equações tradicionais nem estruturais oferece um teste de causalidade.

Diferenças entre os métodos tradicional e SEM

Os métodos tradicionais variam de modelagem de equações estruturais nas seguintes áreas:

• A modelagem de equações estruturais é abrangente e flexível. A modelagem de equações estruturais é adequada para autoeficácia, depressão, tendências de saúde, tendências econômicas, dinâmica familiar e outros fenômenos.
• A modelagem de equações estruturais precisa de especificação formal para estimativa e teste, enquanto o método tradicional segue métodos padrão. A modelagem de equações estruturais não oferece um modelo padrão e tem poucas limitações na especificação dos tipos de relações. A modelagem de equações estruturais precisa de pesquisadores para apoiar as hipóteses com a teoria.
• A modelagem de equações estruturais é uma técnica multivariada, que incorpora variáveis ​​observadas e não observadas, enquanto os métodos tradicionais analisam apenas as variáveis ​​que são medidas. A modelagem de equações estruturais resolve várias equações relacionadas simultaneamente. Isso determina estimativas de parâmetros com modelagem de equações estruturais.
• A modelagem de equações estruturais permite que os analistas encontrem as imperfeições em suas medidas. A modelagem de equações estruturais encontra um erro, enquanto os métodos tradicionais assumem que não há erros de medição.
• A modelagem de equações estruturais não possui testes diretos para determinar qual modelo é o melhor, mas o método tradicional de análise e fornece testes diretos para encontrar relações entre variáveis.
• A modelagem de equações estruturais usa seu modelo para examinar vários testes, como índice de ajuste não normado de Bentler-Bonett (NNFI), qui-quadrado, índice de ajuste comparativo (CFI), erro quadrático médio de aproximação (RMSEA)).
• A modelagem de equações estruturais resolve problemas de multicolinearidade. A modelagem de equações estruturais usa várias medidas para descrever uma variável não observada. A multicolinearidade não ocorre porque as variáveis ​​não observadas são construtos latentes distintos.
• A modelagem de equações estruturais usa linguagem gráfica para apresentar relacionamentos complexos de maneira poderosa. A especificação da modelagem de equações estruturais é baseada em um conjunto de variáveis. A representação gráfica ou pictórica de um modelo se transforma em um conjunto de equações. O conjunto de equações ajuda a resolver vários testes e estimar parâmetros.

Leia também: Modelos de regressão em aprendizado de máquina

O uso de modelagem de equações estruturais é impactado por

• A hipótese que está sendo testada e pesquisada.
• O tamanho da amostra de requisito: Em média, a proporção deve ser de 20:1 para o número de sujeitos para o número de parâmetros do modelo. Mas principalmente 10:1 é mais preciso. Quando a razão é inferior a 5:1, as estimativas são instáveis.
• Instrumentos de medição.
• Normalidade multivariada.
• Identificação de parâmetros.
• Abordagem de outliers.
• Dados ausentes.
• Interpretação de índices de ajuste de modelos.

Processo de Modelagem de Equações Estruturais

A análise de modelagem de equações estruturais procede através dos seguintes métodos:

• pesquise a teoria relevante
• revisar a literatura para apoiar a especificação do modelo
• especifica o modelo, como diagrama e equações
• determina o número de graus de liberdade e a identificação do modelo para estimar os parâmetros para encontrar valores únicos
• selecionar os métodos de medição para as variáveis ​​representadas no modelo
• coletar dados
• realizar análises estatísticas descritivas preliminares, como dados ausentes, dimensionamento e problemas de colinearidade
• estimar os parâmetros do modelo
• estimar ajuste do modelo
• especifique o modo significativo
• interpretar resultados
• apresentar resultados

Software Específico de Modelagem de Equações Estruturais

• O LISREL foi o software de ajuste de modelos de equações estruturais na década de 1970.
• O pacote OpenMx R é um código aberto R que fornece um código aberto e uma versão atualizada do aplicativo Mx.

Os objetivos da modelagem de equações estruturais são entender os padrões correlacionados entre um conjunto de variáveis ​​e explicar as variações tanto quanto possível.

Usos Avançados de Modelagem de Equações Estruturais

• Invariância de medição
• É a técnica que permite a estimação conjunta de vários modelos, cada um com diferentes subgrupos. Aplicativos que incluem análise de diferenças entre grupos, como culturas, gênero e assim por diante, e genética do comportamento.
• Modelagem de crescimento latente
• Modelos hierárquicos/multiníveis
• Modelo de mistura (classe latente) Modelagem de Equações Estruturais
• Técnicas alternativas de estimativa e teste.
• Inferência robusta
• Análises de amostragem de pesquisa
• Vários métodos
• Modelos com várias características
• Árvores Modelo de Equações Estruturais

Pensamentos finais

Existem muitos modelos que podem alegar fornecer técnicas de modelagem semelhantes ao analisar os dados, mas seguem cursos de ação muito diferentes para a tomada de decisão. Precisamos garantir que não escolhemos um modelo que superajuste, o que é um erro que se comete com a Modelagem de Equações Estruturais. Há um elemento humano quando selecionamos técnicas de modelagem estatística, e isso pode ser levado em consideração.

Uma área-chave da Pesquisa de Marketing está entre a pesquisa qualitativa e a pesquisa quantitativa, e a modelagem de equações estruturais não é adequada para lidar com esse espaço cinza.

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Perguntas frequentes

• Qual é o melhor tamanho de amostra?

Conforme levantamentos e observações, devemos ter um mínimo de 200 casos e pelo menos 20 casos por variável. Por exemplo, devemos ter 500 respondentes se houver 50 classificações de atributos no modelo.

• O que é Big Data?

A modelagem de equações estruturais está migrando lentamente para Educação, Psicologia e Sociologia. Os cientistas de dados estão se familiarizando com a modelagem de equações estruturais. Com a tecnologia atual em rápida mudança, o modelo agora funciona bem em amostras bastante grandes com muitas variáveis. Portanto, “grande” é relativo! Em alguns casos, podemos usar uma ferramenta de aprendizado de máquina padrão, como o LogitBoost, para previsões.

• Que suposições estatísticas são necessárias?

Isso depende do tipo de modelagem de equação estrutural. A modelagem de equações estruturais, como a maioria dos procedimentos estatísticos, portanto, são robustas a violações de suposições e erros.

• A modelagem de equações estruturais testa hipóteses?

Este é um equívoco sobre estatísticas. Os dados e sua análise não acontecem do nada e são baseados em observações. Como é da natureza humana, nós observamos as coisas e eles tendem a adivinhar como isso está acontecendo; esta é uma análise exploratória que tem seu próprio alto risco.

• Qual modelo é o melhor?

Existem vários índices para medir isso, como o Índice de Ajuste Comparativo (CFI) e o Erro Quadrático Médio de Aproximação (RMSEA) são alguns dos mais comuns. O mais conhecido é o R ao quadrado. Você precisa decidir qual é o melhor modelo com base no bom senso e nas capacidades de tomada de decisão.