tructural Equation Modelling (SEM)

tructural Equation Modelling (SEM) has become one
of the techniques of choice for researchers across
disciplines and increasingly is a ‘must’ for researchers in the social sciences. However the issue of how the
model that best represents the data reflects underlyi
ng theory, known as model fit, is by no means agreed.
With the abundance of fit indices available to the re
searcher and the wide disparity in agreement on not only
which indices to report but also what the cut-offs fo
r various indices actually are, it is possible that
researchers can become overwhelme
d by the conflicting information available. It is essential that
researchers using the technique are
comfortable with the area since assessing whether a specified model
‘fits’ the data is one of the most
important steps in structural eq
uation modelling (Yuan, 2005). This has
spurred decades of intense debate and research dedica
ted to this pertinent area. Indeed, ever since
structural equation modelling was
first developed, statisticians
have sought and developed new and
improved indices that reflect some facet of model fit pr
eviously not accounted for.
Having such a collection of
indices entices a researcher to select those that indi
cate good model fit. This practice should be desisted at
all costs as it masks underlying problems that suggest possible misspecifications within the model.

Αποτελέσματα (Ελληνικά) 1:

ΙΑΡΘΡΩΤΙΚΕΣ εξίσωση μοντελοποίηση (SEM) έχει γίνει ένα από τις τεχνικές της επιλογής για τους ερευνητές σε όλη την ειδικότητες και όλο και περισσότερο να είναι ένα «πρέπει» για τους ερευνητές στις κοινωνικές επιστήμες. Ωστόσο το ζήτημα του πώς το μοντέλο που αντιπροσωπεύει καλύτερα τα δεδομένα αντανακλά υng θεωρία, γνωστή ως μοντέλο ταιριάζει, σε καμία περίπτωση δεν έχει συμφωνηθεί. Με την αφθονία της διαθέσιμα στην εκ νέου ταιριάζει δείκτεςερευνητής και η μεγάλη ανισότητα σε συμφωνία για όχι μόνο ποιους δείκτες να αναφέρετε αλλά επίσης τι η φύρα ο Φοr διάφορους δείκτες είναι στην πραγματικότητα, είναι δυνατόν που Οι ερευνητές μπορούν να γίνουν overwhelmeδ από το διαθέσιμο αντικρουόμενες πληροφορίες. Είναι ουσιαστικό που Οι ερευνητές χρησιμοποιώντας την τεχνική είναι άνετα με την περιοχή από την εκτίμηση του αν ένα συγκεκριμένο μοντέλο «ταιριάζει» τα δεδομένα είναι ένα από τα πιο Οι σημαντικότερες δομικές eqσπουδές στο πανεπιστήµιο μοντελοποίηση (Yuan, 2005). Αυτό έχει κεντρίσει δεκαετίες έντονη συζήτηση και έρευνα αφιερώνεται για πειράματαλεται αυτόν τον σχετικό τομέα. Πράγματι, από τότε που Δομικές Εξισώσεις μοντελοποίηση ήταν πρώτο στατιστικολόγων ανεπτυγμένες, αναζήτησε και αναπτύχθηκε με νέες και Βελτιωμένη δείκτες που απεικονίζουν κάποια πτυχή του μοντέλου ταιριάζουν previously δεν υπολογίζεται. Έχοντας μια τέτοια συλλογή του δείκτες προσελκύει ερευνητής να επιλέξετε αυτές που indiΚάτε καλό μοντέλο που ταιριάζει. Αυτή η πρακτική θα πρέπει να έχει σταματηθεί στο Όλες οι δαπάνες όπως μάσκες βαθύτερα προβλήματα που υποδηλώνουν πιθανή misspecifications στο πλαίσιο του μοντέλου.

Αποτελέσματα (Ελληνικά) 2:

ΙΑΡΘΡΩΤΙΚΑ Εξίσωση Modelling (SEM) έχει καταστεί μία
από τις τεχνικές επιλογής για τους ερευνητές σε όλη την
κλάδους και όλο και περισσότερο είναι «must» για τους ερευνητές των κοινωνικών επιστημών. Ωστόσο, το ζήτημα του πώς το
μοντέλο που αντιπροσωπεύει καλύτερα τα δεδομένα αντανακλά underlyi
θεωρία ng, γνωστή ως μοντέλο ταιριάζει, δεν είναι καθόλου συμφωνηθεί.
Με την αφθονία των δεικτών ταιριάζει στη διάθεση του νέου
ερευνητή και τη μεγάλη διαφορά στη συμφωνία για όχι μόνο
ποια δείκτες να αναφέρουν, αλλά και ποιες είναι οι cut-offs fo
πραγματικότητα είναι r διάφορους δείκτες, είναι πιθανό ότι
οι ερευνητές μπορούν να γίνουν overwhelme
δ ο αντικρουόμενες πληροφορίες. Είναι σημαντικό ότι
οι ερευνητές, χρησιμοποιώντας την τεχνική του είναι
άνετα με την περιοχή αφού εκτιμηθεί αν ένα συγκεκριμένο μοντέλο
«ταιριάζει» τα δεδομένα είναι ένα από τα πιο
σημαντικά βήματα στον τομέα των διαρθρωτικών eq
μοντελοποίηση του κατάσταση (Yuan, 2005). Αυτό έχει
κεντρίσει δεκαετίες έντονης συζήτησης και έρευνας dedica
ted σε αυτήν την σχετική περιοχή. Πράγματι, από τότε
μοντελοποίηση διαρθρωτικές εξίσωση
αναπτύχθηκε για πρώτη φορά, οι στατιστικολόγοι
έχουν επιδιώξει και να αναπτυχθούν νέες και
βελτιωμένες δείκτες που αντανακλούν κάποια πτυχή του μοντέλου ταιριάζει pr
eviously δεν καταχωρείται.
Έχοντας μια τέτοια συλλογή των
δεικτών προσελκύει έναν ερευνητή να επιλέξει όσα indi
τικό καλό μοντέλο κατάλληλος. Η πρακτική αυτή θα πρέπει να είχε παραιτηθεί σε
όλες τις δαπάνες, όπως μάσκες βασικά προβλήματα που υποδηλώνουν πιθανή misspecifications μέσα στο μοντέλο.