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 underlying theory, known as model fit, is by no means agreed. With the abundance of fit indices available to the researcher and the wide disparity in agreement on not only which indices to report but also what the cut-offs for 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 equation modelling (Yuan, 2005). This has spurred decades of intense debate and research dedicated 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 previously not accounted for. Having such a collection of indices entices a researcher to select those that indicate 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 καταστεί μία από τις τεχνικές της επιλογής για τους ερευνητές μεταξύ επιστημονικών κλάδων 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 ελλοχεύουσας θεωρίας, γνωστό ως μοντέλο που ταιριάζει, σε καμία περίπτωση δεν έχει συμφωνηθεί. Με την αφθονία της ταιριάζει δείκτες για τον ερευνητή και η μεγάλη ανισότητα συμφωνούσαμε σε όχι μόνο ποιους δείκτες για την έκθεση, αλλά και τι πραγματικά είναι το cut-offs για διάφορους δείκτες, είναι δυνατό ότι οι ερευνητές μπορεί να γίνει overwhelmeδ από το διαθέσιμο αντικρουόμενες πληροφορίες. Είναι σημαντικό ότι 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 σημαντικά βήματα στην διαρθρωτική εξίσωση μοντελοποίηση (Yuan, 2005). Αυτό έχει κεντρίσει δεκαετίες της έντονης συζήτησης και έρευνας αφιερωμένη στον σχετικό τομέα αυτό. Πράγματι, από τότε που διαρθρωτική εξίσωση μοντελοποίηση αναπτύχθηκε για πρώτη φορά, οι στατιστικολόγοι αναζήτησε και ανέπτυξε νέες και βελτιωμένες δείκτες που απεικονίζουν κάποια πτυχή της fit μοντέλο δεν λογιστικοποιούσε στο παρελθόν. Έχοντας μια τέτοια συλλογή δεικτών προσελκύει ερευνητής να επιλέξετε αυτές που υποδεικνύουν fit καλό μοντέλο. Αυτή η πρακτική θα πρέπει να έχει σταματηθεί πάση θυσία καθώς καλύπτει 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 από διάφορους κλάδους και όλο είναι ένα «must» για τους ερευνητές των κοινωνικών επιστημών. Ωστόσο, το ζήτημα του πώς το μοντέλο που αντιπροσωπεύει καλύτερα τα δεδομένα αντανακλά υποκείμενη θεωρία, γνωστή ως μοντέλο ταιριάζει, δεν είναι καθόλου συμφωνηθεί. Με την αφθονία των δεικτών ταιριάζει στη διάθεση του ερευνητή και τη μεγάλη διαφορά σε συμφωνία όχι μόνον οποίων αποτελούν οι δείκτες για την έκθεση, αλλά και ό, τι στην πραγματικότητα είναι τα cut-offs για διάφορους δείκτες, είναι πιθανό ότι οι ερευνητές μπορούν να γίνουν overwhelme
δ ο αντικρουόμενες διαθέσιμες 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 στην δομική μοντελοποίηση εξίσωση (Yuan, 2005). Αυτό έχει κεντρίσει δεκαετίες έντονης συζήτησης και έρευνας αφιερωμένη σε αυτόν τον σχετικό τομέα. Πράγματι, από τότε που αναπτύχθηκε για πρώτη φορά δομικά μοντέλα εξισώσεων, στατιστικολόγοι έχουν επιδιώξει και να αναπτυχθούν νέες και βελτιωμένες δείκτες που αντανακλούν κάποια πτυχή του μοντέλου ταιριάζει στο παρελθόν δεν λαμβάνονται υπόψη. Έχοντας μια τέτοια συλλογή των δεικτών προσελκύει έναν ερευνητή να επιλέξετε εκείνους που δείχνουν καλό μοντέλο ταιριάζει. Η πρακτική αυτή θα πρέπει να είχε παραιτηθεί με κάθε κόστος, όπως μάσκες βασικά προβλήματα που υποδηλώνουν πιθανή misspecifications μέσα στο μοντέλο.