संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग का परिचय


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मुझे इस विषय में कुछ मदद सहयोगियों द्वारा दी गई है, जो मुझे वास्तव में नहीं पता है। उन्होंने एक अध्ययन में कुछ अव्यक्त चर की भूमिका पर परिकल्पना की, और एक रेफरी ने उन्हें SEM में इसे औपचारिक रूप देने के लिए कहा। के रूप में वे क्या जरूरत है बहुत मुश्किल नहीं लगता है, मुझे लगता है कि मैं इसे एक शॉट देता हूँ ... अभी के लिए, मैं सिर्फ इस विषय के लिए एक अच्छा परिचय के लिए देख रहा हूँ!

Google वास्तव में इस पर मेरा मित्र नहीं था। अग्रिम में बहुत धन्यवाद...

पुनश्च: मैं जॉन फॉक्स द्वारा आर में वी पैकेज के साथ स्ट्रक्चरल इक्वेशन मॉडलिंग पढ़ता हूं , और एक ही लेखक द्वारा यह पाठ । मुझे लगता है कि यह मेरे उद्देश्य के लिए पर्याप्त हो सकता है, वैसे भी किसी भी अन्य संदर्भ का स्वागत है।


क्या आप एसईएम पर कुछ प्रमुख पाठ्यपुस्तकों को लागू परिप्रेक्ष्य में, या अधिक सामान्य और औपचारिक पाठ्यपुस्तकों के लिए चाहते हैं?
chl

@chl आपके ध्यान के लिए धन्यवाद। अब जब मुझे मूल बातें मिल गई हैं, तो मैं संभावना की स्पष्ट लेखन, और पहचान के लिए शर्तों को देखना चाहूंगा। बाइनरी और ऑर्डिनल संकेतकों के बारे में कुछ ज्यादा ही स्वागत योग्य होगा: फॉक्स पॉलीकोरिक सहसंबंधों का उपयोग करता है, जो सरल और कुशल लगता है, लेकिन जाहिर है कि अधिक जटिल समाधान संभव हैं ... मुझे कुछ दिलचस्प पेपर मिले लेकिन मुझे एक व्यापक ग्रंथ सूची खोज में जाने का समय नहीं है; एक पाठ्यपुस्तक या "संदर्भ के कागज" का स्वागत किया जाएगा।
एल्विस

जवाबों:


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मैं मुथेन और मुथेन द्वारा कुछ पत्रों के लिए जाऊंगा, जिन्होंने विशेष रूप से Mplus सॉफ्टवेयर को लिखा था

  1. मुथेन, बीओ (1984)। डाइकोटोमस के साथ एक सामान्य संरचनात्मक समीकरण मॉडल, क्रमबद्ध और निरंतर अव्यक्त संकेतक का आदेश दियासाइकोमेट्रिका , 49, 115-132।
  2. मुथेन, बी।, डू टिट, एसएचसी एंड स्पिसिक, डी। (1997)। स्पष्ट रूप से और निरंतर परिणामों के साथ अव्यक्त चर मॉडलिंग में समीकरणों का भारित वर्गों और द्विघात अनुमान का उपयोग करते हुए मजबूत अनुमान। अप्रकाशित तकनीकी रिपोर्ट।

(यहाँ से PDF के रूप में उपलब्ध है: श्रेणीबद्ध चर के लिए भारित कम से कम वर्ग ।)

Mplus विकी पर देखने के लिए बहुत कुछ है, उदाहरण के लिए ओएलएस बनाम डब्लूएसएमएसवी के परिणाम में ऑर्डिनल डेटा ; दो लेखक बहुत प्रतिक्रियाशील हैं और हमेशा संभव होने पर संदर्भ के साथ विस्तृत उत्तर प्रदान करते हैं। पॉलीकोरिक या पॉलीसेरियल सहसंबंध मेट्रिसेस के विश्लेषण के लिए बनाम भारित कम से कम वर्गों के कुछ तुलनात्मक तरीकों में पाया जा सकता है:

लेई, पीडब्लू (2009)। संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग में क्रमिक डेटा के लिए आकलन के तरीकों का मूल्यांकनगुणवत्ता और मात्रा , 43, 495-507।

अन्य गणितीय विकास के लिए, आप पर एक नज़र डाल सकते हैं:

जॉर्सकोग, केजी (1994) पॉलीकोरिक सहसंबंधों और उनके असममित सहसंयोजक मैट्रिक्स के अनुमान परसाइकोमेट्रिका , 59 (3), 381-389। (यह भी देखें एसई ली के कागजात।)

सोफिया राबे-हेसेथ और उनके सहयोगियों के भी SEM पर अच्छे कागजात हैं। कुछ प्रासंगिक संदर्भों में शामिल हैं:

  1. राबे-हेसेथ, एस। स्को्रान्डल, ए।, और अचार, ए। (2004 बी)। सामान्यीकृत बहुस्तरीय संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंगसाइकोमेट्रिका , 69, 167-190।
  2. Skrondal, A. और Rabe-Hesketh, S. (2004)। सामान्यीकृत अव्यक्त परिवर्तनीय मॉडलिंग: बहुस्तरीय, अनुदैर्ध्य और संरचनात्मक समीकरण मॉडल । चैपमैन एंड हॉल / सीआरसी, बोका रैटन, FL। (यह स्टाटा गोलम के साथ समझने / काम करने के लिए संदर्भ पाठ्यपुस्तक है ।)

अन्य अच्छे संसाधनों को संभवतः विशेष रूप से टेट्राचोरिक और पोलिकोरिक सहसंबंध गुणांक के परिचय में जॉन उबेरैक्स की उत्कृष्ट वेबसाइट पर सूचीबद्ध किया गया है । यह देखते हुए कि आप भी लागू काम में रुचि रखते हैं, मैं सुझाव दूंगा कि OpenMx (अभी तक मॉडलिंग सहसंयोजक संरचना के लिए एक और सॉफ्टवेयर पैकेज) और लावाँ (जो कि EQS या Mplus के समान आउटपुट देने के उद्देश्य से है), दोनों को R के तहत देखना चाहिए।


इन सभी संदर्भों के लिए बहुत धन्यवाद, R पैकेज सहित।
एल्विस

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इस बिंदु पर केवल अपने लक्ष्यों के लिए, यदि आप अव्यक्त चर का उपयोग कर परियोजनाओं पर जारी रखते हैं, तो मैं आपको अत्यधिक डेनी बोर्सबॉम के मेजरिंग द माइंड को पढ़ने का सुझाव दूंगा । शीर्षक से मूर्ख मत बनो, यह मुख्य रूप से अव्यक्त चर के तर्क पर एक विस्तृत निबंध है, और शास्त्रीय परीक्षण सिद्धांत का एक बड़ा आलोचक है। मैं कहूंगा कि यदि आप एक अनुदैर्ध्य ढांचे में अव्यक्त चर का उपयोग कर रहे हैं तो यह पढ़ना आवश्यक है। यह केवल अव्यक्त चरों के तर्क के बारे में है, लेकिन इसमें वास्तव में अनुमान लगाने वाले मॉडल के बारे में कुछ भी नहीं है।


अपने अनुभवों के साथ वापस पोस्ट करें, मेरे पास पहले से दिए गए कुछ संदर्भ हैं, हालांकि मैं अपनी लाइब्रेरी का भी विस्तार करना चाहूंगा। एफडब्ल्यूआईडब्ल्यू, केन बोलेन के अव्यक्त चर के साथ संरचनात्मक समीकरण मेरी पढ़ने की सूची पर अगला था (हालांकि यह केवल उनके विद्वानों के काम के बारे में मेरी राय पर आधारित है)।

इसके अलावा मैं कहूंगा कि मैं बेंगट मुथेन के काम का भी आनंद लूंगा। MPlus सॉफ्टवेयर अविश्वसनीय रूप से लोकप्रिय है, और आप सभी प्रकार के विश्लेषण देख सकते हैं जो कि Mplus वेबसाइट ( उपयोगकर्ता के गाइड के लिए लिंक ) पर पूरा किया जा सकता है । उन्होंने यूसीएलए में अव्यक्त चर के साथ सांख्यिकीय विश्लेषण पर अपने पाठ्यक्रम के एमपी 3 पोस्टिंग की एक श्रृंखला भी है । मैंने उन सभी की बात नहीं सुनी, लेकिन मुझे संदेह है कि सभी उस सप्ताह के व्याख्यान के लिए किसी विशेष विषय को कवर करने के लिए पूरी तरह से परिचय हैं।


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(+1) मैं वास्तव में डेनी बोर्स्बूम के पत्रों का बहुत बड़ा प्रशंसक हूं
chl

क्या बोर्सबोम बुक आइटम प्रतिक्रिया सिद्धांत को कवर करता है? मैं सामाजिक विज्ञान सर्वेक्षण पर रस विश्लेषण का उपयोग करके खोजी कार्य करने की कोशिश कर रहा हूं, और मैं अपने पुस्तकालय में पुस्तकों को जोड़ने में दिलचस्पी रखता हूं जो सीटीटी की आलोचना करते हैं और सामाजिक विज्ञान के काम के लिए आईआरटी की सिफारिश करते हैं।
मिशेल

@ मिचेल, बोरसूम पुस्तक उन तरीकों के लिए विशिष्ट नहीं है जिनमें हम अव्यक्त चर (या तो आईआरटी या अन्य फैक्टर विश्लेषण प्रकार के मॉडल के माध्यम से) का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह केवल एक विस्तृत निबंध है कि अव्यक्त चर क्या हैं, और यह भी कि वैज्ञानिक प्रयास के रूप में सीटीटी कैसे मूर्खतापूर्ण है पर बड़े हिस्से में।
एंडी डब्ल्यू

अतिरिक्त जानकारी के लिए @AndyW धन्यवाद, ऐसा लगता है कि पुस्तक अभी भी मेरी लाइब्रेरी के लिए एक अच्छा जोड़ होगी।
मिशेल

@Michelle CTT का उपयोग अक्सर प्रारंभिक प्रारंभिक चरण के रूप में किया जाता है (उदाहरण के लिए Bechger et al।, स्केल रिस्पांस थ्योरी के साथ संयोजन में शास्त्रीय टेस्ट थ्योरी का उपयोग करते हुए , APM 2003 27: 319) पैमाने पर निर्माण के दौरान, उन वस्तुओं को त्यागने के लिए जो बुरी तरह से व्यवहार कर रहे हैं। मुख्य आलोचना इस तथ्य के बारे में है कि सीटीटी आँकड़े नमूना-निर्भर हैं (और सही स्कोर की कुछ स्वयंसिद्ध परिभाषा रखती है ), लेकिन सभी आईआरटी मॉडल सही मायने में 'माप मॉडल' नहीं हैं, कुछ लेखकों के लिए।
chl

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यह मेरे द्वारा लिए गए पाठ्यक्रम पर अनुशंसित पाठ था: पीबीकेलाइन, सिद्धांत और स्ट्रक्चरल समीकरण मॉडलिंग का अभ्यास , द गिल्फोर्ड प्रेस। यह एक परिचयात्मक पाठ है, और भारी गणितीय नहीं है।

अधिक गणितीय, बेयसियन, उपचार के लिए, आप कोशिश कर सकते हैं: एसवाई। ली, स्ट्रक्चरल इक्वेशन मॉडलिंग: ए बायेसियन एप्रोच , विली।


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मैं इस समय SEM का उपयोग कर अध्ययन कर रहा हूं LISREL। हम इन दो पुस्तकों का उपयोग कर रहे हैं:

  1. एक शुरुआती गाइड टू स्ट्रक्चरल इक्वेशन मॉडलिंग
  2. स्ट्रक्चरल इक्वेशन मॉडलिंग में नए विकास और तकनीक

डॉ। शुमेकर मेरे पाठ्यक्रम के प्रशिक्षक हैं। पहली पुस्तक SEM को शुरू करने में वास्तव में अच्छा है, क्योंकि यह आपको मॉडल विनिर्देश, पहचान और आगे की प्रक्रिया के माध्यम से ले जाता है। हालांकि यह LISRELसॉफ्टवेयर पर आधारित है , मैं उम्मीद करूंगा कि सामान्य तरीके और परिणामों की व्याख्या सॉफ्टवेयर से स्वतंत्र होगी।


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मैं Lohhlin के लेटेंट वैरिएबल मॉडल्स की सिफारिश करूंगा : फैक्टर, पाथ, एंड स्ट्रक्चरल इक्वेशन एनालिसिस (2003, 4th एड, लॉरेंस एर्लबम एसोसिएट्स) का एक परिचय । यह बहुत अच्छी किताब है जिसमें बहुत सारे चित्र और संदर्भ हैं।
chl

पहली पुस्तक आपके एसईएम परिणामों से चर को ट्रिम करने के तरीके के बारे में निर्णय लेने के माध्यम से उत्कृष्ट है, ताकि आप सही तरीके से मॉडल के साथ समाप्त हो सकें। जिस कोर्स में मैं कर रहा हूं, मैं बहुत समय बिताता हूं कि सही मॉडल स्पेसिफिकेशन पर काम करूं, और हम इलस्ट्रेटिव डेटासेट का इस्तेमाल कर रहे हैं। विनिर्देशन -> पहचान -> अनुमान -> परीक्षण -> संशोधन की प्रक्रिया पहली पुस्तक में अच्छी तरह से कवर की गई है।
मिशेल

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क्लाइन की पुस्तक उत्कृष्ट है। एक पेपर के रूप में एक त्वरित परिचय के लिए

जेफेन, डी। 2000. संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग और प्रतिगमन: अनुसंधान अभ्यास के लिए दिशानिर्देश। Cais। आयतन 4. http://aisel.aisnet.org/cais/vol4/iss1/7/

होक्स, जे जे और बेचर, टीएम एन स्ट्रक्चरल समीकरण मॉडलिंग के लिए एक परिचय। पारिवारिक विज्ञान की समीक्षा 11: 354-373। http://joophox.net/publist/semfamre.pdf

लेई, पीडब्लू और वू, Q. 2007. संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग का परिचय: मुद्दे और व्यावहारिक विचार। शैक्षिक मापन: मुद्दे और अभ्यास। http://dx.doi.org/10.1111/j.1745-3992.2007.00099.x

ग्रेस, जे। 2010. अवलोकन अध्ययन के लिए संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग। वन्यजीव प्रबंधन के जर्नल। 72: 14-22 http://dx.doi.org/10.2193/2007-307

Http://lavaan.org भी देखें


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Jarrett Byrnes (यहाँ jebyrnes) ने अपने सप्ताह के SEM SEM परिचय सामग्री यहाँ पोस्ट की है: http://byrneslab.net/teaching/sem/

यह पाठ्यक्रम शोधकर्ताओं द्वारा जैविक और पारिस्थितिक डेटा पर एसईएम लागू करने के लिए अभिप्रेत है, लेकिन एसईएम अवधारणाओं, आर कोड और उदाहरणों के लिए सामान्य परिचय को शामिल करता है ताकि दूसरों के लिए उपयोगी होने की संभावना हो। मैंने इस सामग्री को दृष्टिकोण के लगभग कोई ज्ञान के साथ शुरू करने में बहुत मददगार पाया।

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