Yapısal Denklem Modelleme: Bilmeniz Gereken Her Şey

Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM), tek bir teknik değil, ilgili yöntemlerin kümülasyonudur. Yöntemler esnektir ve çerçeve veri analizi içindir.

Araştırmacılar, tek bir analizde çoklu ve birbiriyle ilişkili bağımlılıkları tahmin etmelerini sağladığı için bu yöntemleri tercih etmektedir. Yapısal eşitlik modellemesi, içsel ve dışsal olmak üzere iki tür değişken kullanır.

“Güçle birlikte sorumluluk da gelir” çok iyi bilinmektedir, bu nedenle güçlü yapısal eşitlik modellemesi akıllıca kullanılmalıdır. Yapısal eşitlik modellemesi karmaşıktır, ancak aynı zamanda, hızlı kullanıcı dostu yazılım ile garip durumlarla karşılaşmak bizim için çok kolaydır.

Yapısal Denklem Modellemeyi Kullanmak İçin Başlıca İhtiyaç Nedir?

Herhangi bir organizasyonda pazarlama çok önemlidir. Ve pazarlamada başarılı olmak için tüketicileri bilmek gerekir. Tutumlarını, görüşlerini ve kişilik özelliklerini bilmelidirler. Ancak bu özellikler gizlidir ve genellikle soyut oldukları için kolayca ölçülemezler.

Şu andan itibaren bunları ölçmek için anketler yapabilir, bir gözlem modeli oluşturabiliriz vb. Ancak bu süreçler o kadar da verimli değildir çünkü ölçme ve gözlemlemenin hata dezavantajı vardır. Yapısal eşitlik modellemesi her iki görevde de mükemmeldir.

Yapısal eşitlik modellemesi, faktör analizi ve çoklu regresyon analizini kullanır. Bu analitik yöntemlerin her ikisini de ayrı ayrı kullanırsak, esnekliği kaçırırız. Dolayısıyla SEM bize esneklik sağlıyor. Bağımsız değişkenleri ilişkilendiren nedensel analiz, çoklu bağlantı için uygundur.

Okuyun: İlişkilendirme Modelleme Türleri

Ölçüm modeli, yapısal eşitlik modellemesindeki benzer faktör analizidir. Yapı modeli, ölçüm modelinin bileşenlerini ve unsurlarını birbirine bağlayan düğümdür. Yapı modelleri, bileşenleri ve öğeleri birlikte veya diğer bağımsız değişkenlerle ilişkilendirir. Bazı durumlarda, değişkenler ampirik gerekçelerle birleştirilir.

Birleştirme eylemi, faktör analizinden önce gerçekleşir ve ölçüm modelinin hiçbir rolü yoktur. Diğer durumlarda, yalnızca ham değişkenlerle ilgilendiğimizde, gözlenen değişkenler kullanılır. Son olarak, ölçüm modeli olmadığında yapı modeli yol analizini takip eder.

Anket verilerini analiz etmek için yapısal eşitlik modellemesi kullanılır. Tek bir veri kaynağına bağlı değildir ve müşteri işlem, ekonomik, sosyal medya, müşteri işlem verileri ile kullanılabilir. Son zamanlarda fMRI verileri için sinirbilimde kullanılmaktadır. Modern formlarında herhangi bir veri türüyle kullanılabilir – model, oran, aralık, sıra, nominal ve sayı gibi veri türlerini kullanır. Değişkenler arasındaki eğrisel ilişkileri modellemeye yardımcı olurlar.

Yapısal eşitlik modellemesi, tam veri olmadan çalışabilir, ancak bu, bizi modele her veriyi beslememeye teşvik etmemelidir. Model, boylamsal, karma ve hiyerarşik modelleme için yaygın olarak kullanılmaktadır. Segmentasyonda kullanılabilir. Model, Konjoint Analizi gibi birden çok bağımlı değişkeni barındırır. Yapısal eşitlik modellemesi, tüketici anketlerinde yanıt tarzı sorunlarını düzeltmek için kullanılır.

Yapısal Denklem Modellemesi Ne Zaman Kullanılır?

Ürününüzdeki satın alma ilgisi, beğenisi gibi tüketici algılarına odaklanmanızı gerektiren bir iş durumu olabilir. Bu karmaşık bir modelleme görevi olmasına rağmen, yapısal eşitlik modellemesi bu amaçlara uygundur. Yapısal eşitlik modellemesi, tüketici anketi gibi daha basit işler için kullanılır.

Yapısal Denklem Karışım Modellemesi (SEMM), tüketicilerin gizli kesimlerini çok sayıda veri ile hedeflemek için başka bir yöntem türüdür.

Tek tip bir modelin herhangi bir analiz için uygun olduğu varsayılmamalıdır. Karışım modellemesi bazen yalnızca çaba yetkin bir şekilde yapıldığında işe yarar. Bazen tek bir genel model gayet iyi çalışır.

Yapısal Denklem Modellemesi İyi, Kötü veya Çirkin mi?

Endüstriyel veya örgütsel psikoloji gibi deneysel olmayan tasarımların yaygın olduğu bir ortamda çalışırken, yapısal eşitlik modellemesi gereklidir. Yapısal eşitlik modellemesi yaygın olarak kullanılmaktadır ve veri analizi için gözden geçirenler tarafından kullanılmaktadır. Gözden geçirenler genellikle nasıl ilerleyecekleri konusunda bilgisizdir.

Yapısal eşitlik modellemenin en büyük avantajı, teorik önermelerin test edilmesine izin vermesidir. Yapısal denklem modelleme, nicel tahminleri değerlendirmenize olanak tanır.

Geleneksel İstatistiksel Yöntemler ve YEM Arasındaki Benzerlikler

• Yapısal eşitlik modellemesi, regresyon, korelasyon ve varyans gibi aynı geleneksel yöntemleri çeşitli şekillerde takip eder.
• Hem Yapısal eşitlik modellemesi hem de geleneksel yöntemler, doğrusal istatistiksel modellerle aynı konsepte sahiptir.
• Belirli varsayımlarla, istatistiksel testler geçerlidir. Yapısal eşitlik modellemesi çok değişkenli normalliği varsayar ve geleneksel yöntemler normal bir dağılımı varsayar.
• Ne geleneksel ne de yapısal eşitlik modellemesi bir nedensellik testi sunmaz.

Geleneksel ve SEM Yöntemleri Arasındaki Farklar

Geleneksel yöntemler, aşağıdaki alanlarda yapısal eşitlik modellemesinden farklılık gösterir:

• Yapısal eşitlik modellemesi kapsamlı ve esnektir. Yapısal eşitlik modellemesi, öz yeterlilik, depresyon, sağlık eğilimleri, ekonomik eğilimler, aile dinamikleri ve diğer fenomenler için uygundur.
• Geleneksel yöntem varsayılan yöntemleri takip ederken, yapısal eşitlik modellemesi, tahmin ve test için resmi spesifikasyona ihtiyaç duyar. Yapısal eşitlik modellemesi, varsayılan bir model sunmaz ve ilişki türlerinin belirlenmesinde çok az sınırlamaya sahiptir. Yapısal eşitlik modellemesi, hipotezleri teori ile desteklemek için araştırmacılara ihtiyaç duyar.
• Yapısal eşitlik modellemesi, geleneksel yöntemler yalnızca ölçülen değişkenleri analiz ederken hem gözlenen hem de gözlemlenmeyen değişkenleri içeren çok değişkenli bir tekniktir. Yapısal denklem modellemesi, aynı anda birden fazla ilgili denklemi çözer. Bu, yapısal eşitlik modellemesi ile parametre tahminlerini belirler.
• Yapısal eşitlik modellemesi, analistlerin ölçümlerindeki kusurları bulmasına olanak tanır. Geleneksel yöntemler hiçbir ölçüm hatası olmadığını varsayarken, yapısal eşitlik modellemesi bir hata bulur.
• Yapısal eşitlik modellemesinde, hangi modelin en iyi olduğunu belirlemek için basit testler yoktur, ancak geleneksel yöntem analizi vardır ve değişkenler arasındaki ilişkileri bulmak için doğrudan testler sağlar.
• Yapısal eşitlik modellemesi, modelini Bentler-Bonett Normsuz Uyum İndeksi (NNFI), ki-kare, Karşılaştırmalı Uyum İndeksi (CFI), Ortalama Kare Yaklaşım Hatası (RMSEA) gibi çoklu testleri incelemek için kullanır.
• Yapısal denklem modelleme, çoklu bağlantı sorunlarını çözer. Yapısal denklem modellemesi, gözlemlenmeyen bir değişkeni tanımlamak için çoklu ölçüler kullanır. Çoklu doğrusallık oluşmaz çünkü gözlemlenmeyen değişkenler farklı gizli yapılardır.
• Yapısal denklem modelleme, karmaşık ilişkileri güçlü bir şekilde sunmak için grafik dili kullanır. Yapısal eşitlik modelleme belirtimi, bir dizi değişkene dayanmaktadır. Bir modelin grafik veya resimsel temsili bir dizi denkleme dönüşür. Denklem seti, çoklu testleri çözmeye ve parametreleri tahmin etmeye yardımcı olur.

Ayrıca Okuyun: Makine Öğreniminde Regresyon Modelleri

Yapısal Eşitlik Modellemesinin Kullanımı Şunlardan Etkilenir:

• Test edilen ve araştırılan hipotez.
• Gereksinim numune boyutu: Ortalama olarak, denek sayısının model parametresi sayısına oranı 20:1 olmalıdır. Ancak çoğunlukla 10:1 daha doğrudur. Oran 5:1'den az olduğunda tahminler kararsızdır.
• Ölçü aletleri.
• Çok değişkenli normallik.
• Parametrelerin tanımlanması.
• Aykırı değerleri ele almak.
• Kayıp veri.
• Model uyum indekslerinin yorumlanması.

Yapısal Eşitlik Modelleme Süreci

Yapısal eşitlik modelleme analizi aşağıdaki yöntemlerle ilerler:

• ilgili teoriyi araştırmak
• Model spesifikasyonunu desteklemek için literatürü gözden geçirin
• diyagram ve denklemler gibi modeli belirtir
• benzersiz değerleri bulmak için parametreleri tahmin etmek için serbestlik derecesi sayısını ve model tanımlamasını belirler
• modelde temsil edilen değişkenler için ölçüm yöntemlerinin seçilmesi
• veri topla
• Eksik veri, ölçekleme ve doğrusallık sorunları gibi ön tanımlayıcı istatistiksel analizler gerçekleştirin
• model parametrelerini tahmin et
• model uyumunu tahmin et
• anlamlı modu belirtin
• sonuçları yorumlamak
• sonuçları sunmak

Yapısal Denklem Modellemeye Özel Yazılım

• LISREL, 1970'lerde uygun yapısal eşitlik modelleri yazılımıydı.
• OpenMx R paketi, Mx uygulamasının açık kaynak ve güncellenmiş bir sürümünü sağlayan bir R açık kaynaktır.

Yapısal eşitlik modellemesinin amacı, bir dizi değişken arasındaki ilişkili kalıpları anlamak ve varyansları mümkün olduğunca açıklamaktır.

Yapısal Denklem Modellemenin Gelişmiş Kullanımları

• Ölçüm değişmezliği
• Her biri farklı alt gruplara sahip çoklu modellerin ortak tahminini sağlayan tekniktir. Kültürler, cinsiyet vb. gruplar arasındaki farklılıkların ve davranış genetiğinin analizini içeren uygulamalar.
• Gizli büyüme modellemesi
• Hiyerarşik/çok seviyeli modeller
• Karışım modeli (gizli sınıf) Yapısal Denklem Modellemesi
• Alternatif tahmin ve test teknikleri.
• sağlam çıkarım
• Anket örnekleme analizleri
• Çoklu yöntem
• Çok özellikli modeller
• Yapısal Denklem Modeli Ağaçları

Son düşünceler

Verileri analiz ederken benzer modelleme teknikleri sağladığını iddia edebilecek pek çok model vardır, ancak bunlar karar vermek için çok farklı eylem yolları izlerler. Yapısal Denklem Modelleme ile yapılan bir hata olan, fazla uyan bir model seçmediğimizden emin olmalıyız. İstatistiksel modelleme tekniklerini seçerken insan unsuru vardır ve bu dikkate alınabilir.

Pazarlama Araştırmasının kilit bir alanı, nitel araştırma ile sıkı, nicel araştırma arasındadır ve yapısal eşitlik modellemesi bu gri alanda çalışmak için uygun değildir.

upGrad, tasarlanan ve sunulan sektörle ilgili programlar sağlayan yüksek öğrenim için çevrimiçi bir portaldır. Bir tutkunuz varsa ve Yapay Zeka hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında 400+ saatlik öğrenme, pratik oturumlar, iş yardımı ve çok daha fazlasını sunan PG Diplomasına katılabilirsiniz.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden ML Kursu öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

SSS

• En iyi örneklem büyüklüğü nedir?

Anket ve gözlemlere göre, değişken başına en az 200 vaka ve en az 20 vakamız olmalıdır. Örneğin, modelde 50 öznitelik derecelendirmesi varsa 500 yanıtlayıcımız olmalıdır.

• Büyük Veri nedir?

Yapısal denklem modellemesi yavaş yavaş Eğitim, Psikoloji ve Sosyoloji'ye taşınıyor. Veri Bilimcileri yapısal eşitlik modellemesi ile tanışıyorlar. Günümüzün hızla değişen teknolojisiyle, model artık birçok değişkenli oldukça büyük örnekler üzerinde iyi çalışıyor. Dolayısıyla “büyük” görecelidir! Birkaç durumda, tahminler için LogitBoost gibi standart bir makine öğrenimi aracı kullanabiliriz.

• Hangi istatistiksel varsayımlar gereklidir?

Bu, yapısal eşitlik modellemesinin türüne bağlıdır. Yapısal eşitlik modellemesi, çoğu istatistiksel prosedür gibi, bu nedenle varsayım ve hata ihlallerine karşı dayanıklıdır.

• Yapısal eşitlik modellemesi hipotezleri test eder mi?

Bu istatistiklerle ilgili bir yanlış anlamadır. Veriler ve analizleri yoktan var olmaz ve gözlemlere dayanır. İnsan doğası olduğu için olayları gözlemleriz ve onlar bunun nasıl olduğunu tahmin etmeye eğilimlidirler; bu, kendi yüksek riski olan bir keşif analizidir.

• Hangi model en iyisidir?

Bunu ölçmek için Karşılaştırmalı Uyum İndeksi (CFI) ve Ortalama Kare Yaklaşım Hatası (RMSEA) gibi birkaç indeks vardır ve bunlar en yaygın olanlarından bazılarıdır. En bilineni R karedir. Sağduyu ve karar verme yeteneklerine dayalı olarak hangisinin en iyi model olduğuna karar vermelisiniz.