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구조방정식 예제

톰슨, B. (2000). 구조 방정식 모델링의 십계명. L. 그림 & P. 야넬 (Eds.), 더 많은 다변량 통계를 읽고 이해 (pp. 261-284). 워싱턴 DC: 미국 심리학 협회. 요점은 방정식 Y = 4X에 의한 다른 숫자 Y 집합과 관련된 숫자 X 집합이 있는 경우 Y의 분산은 X의 16배여야 하므로 Y와 X가 Y와 X가 간접적으로 Y = 4X 방정식과 관련이 있다는 가설을 테스트할 수 있습니다.

Y 및 X 변수의 분산입니다. 커런, P. J., 볼렌, K. A., 팩스턴, P., 커비, J., 첸, F. (2002). 잘못 지정된 구조 방정식 모델의 비중심 카이 제곱 분포: 유한 샘플은 몬테 카를로 시뮬레이션에서 발생합니다. 다변량 행동 연구, 37(1), 1-36. Pearl[12]은 선형에서 비파라메트릭 모델로 SEM을 확장했으며 방정식의 인과 관계 및 상반된 해석을 제안했습니다. 예를 들어 방정식의 인수에서 변수 Z를 제외하면 종속 변수가 제외된 변수에 대한 개입과 무관하다는 것을 어설션합니다. 비모수측정 SEM은 방정식의 형태 나 오류 용어의 분포에 대한 약속을하지 않고 총, 직접 및 간접 효과의 추정을 허용합니다. 이렇게 하면 비선형 상호 작용이 있는 경우 범주형 변수가 포함된 시스템으로 미디에이션 해석이 확장됩니다.

볼렌과 펄[13] SEM의 인과적 해석의 역사와 그것이 혼란과 논쟁의 근원이 된 이유를 조사합니다. 구조 방정식 모델에 맞게 여러 소프트웨어 패키지가 있습니다. LISREL은 1970년대에 처음 출시된 최초의 소프트웨어입니다. 클라인, R. B. (2005). 구조 방정식 모델링의 원칙과 실천(2nd ed.). 뉴욕: 길포드 프레스.

보기 호일, R. H. (에드). (1995). 구조 방정식 모델링: 개념, 문제 및 응용 프로그램. 사우전드 오크스, 캘리포니아: 세이지 출판물. 이승만 (2007). 구조 방정식 모델링: 베이지안 접근 방식입니다. 뉴욕: 존 와일리와 아들들.

위에서 설명한 예제 보기는 매우 간단합니다. 일반적으로 이보다 훨씬 복잡한 모델을 테스트하는 데 관심이 있습니다. 우리가 조사하는 방정식 시스템이 점점 더 복잡해짐에 따라 공분산 구조도 암시합니다. 궁극적으로, 복잡성은 우리가 몇 가지 매우 기본적인 원칙의 시력을 잃게 너무 당황 될 수 있습니다. 한 가지 선형 구조 방정식 테스트를 통해 인과 관계 모델 테스트를 지원하는 추론 열차에는 몇 가지 약한 링크가 있습니다. 변수는 비선형일 수 있습니다. 그(것)들은 우리가 일반적으로 인과관계로 보는 것과 관련이 없는 이유를 위해 선형적으로 관련될 수 있습니다. 상관 관계가 복잡하고 다변량인 경우에도 고대의 속담인 “상관 관계는 인과 관계가 아닙니다”는 사실로 남아 있습니다. 인과 관계 모델링을 통해 우리가 할 수 있는 일은 데이터가 인과 관계 모델의 합리적으로 실행 가능한 결과 하나에 동의하지 못하는 정도를 조사하는 것입니다.