موارد استفاده مدل يابی معادلات ساختاری
مدل سازی معادلات ساختاری (SEM) یک تکنیک آماری همه کاره و قدرتمند با طیف گسترده ای از کاربردها در زمینه های مختلف است. در اینجا چند مورد استفاده رایج از SEM آورده شده است:
روانشناسی و علوم اجتماعی:
اعتبارسنجی اندازه‌گیری: اعتبار و پایایی آزمون‌ها و مقیاس‌های روان‌شناختی را با بررسی روابط بین سازه‌های پنهان (مانند ویژگی‌های شخصیتی، نگرش‌ها) و شاخص‌های مشاهده‌شده آنها ارزیابی کنید.
تجزیه و تحلیل عامل تاییدی (CFA): با بررسی میزان همسویی متغیرهای مشاهده شده با بارهای عامل مورد انتظار و الگوهای کوواریانس، تئوری های سازه های پنهان زیرین را آزمایش و اصلاح کنید.
تحلیل مسیر: روابط مستقیم و غیرمستقیم بین متغیرها را برای درک تعاملات پیچیده درون پدیده‌های روان‌شناختی و اجتماعی بررسی کنید.
تحقیق آموزش و پرورش:
ارزیابی آموزشی: اثربخشی برنامه‌ها و مداخلات آموزشی را با تجزیه و تحلیل اینکه چگونه متغیرهای پنهان (مانند کیفیت تدریس، مشارکت دانش‌آموز) بر نتایج مشاهده‌شده (مانند عملکرد تحصیلی) تأثیر می‌گذارند، ارزیابی کنید.
تجزیه و تحلیل چند گروهی: مدل‌ها را در بین گروه‌های مختلف (به عنوان مثال، جنسیت، وضعیت اجتماعی-اقتصادی) مقایسه و مقایسه کنید تا تفاوت‌های گروهی بالقوه در نتایج آموزشی را درک کنید.
اقتصاد و تجارت:
مدل سازی علّی: روابط علّی بین متغیرهای اقتصادی (مانند درآمد، هزینه مصرف کننده) را بررسی کنید تا بفهمید که چگونه تغییرات در یک متغیر بر متغیرهای دیگر تأثیر می گذارد.
تحقیقات بازار: رفتار و ترجیحات مصرف کننده را با بررسی روابط بین متغیرهای پنهان (مانند وفاداری به برند، حساسیت قیمت) و متغیرهای مشاهده شده (مانند رفتار خرید، پاسخ های نظرسنجی) مدل کنید.
علوم بهداشتی:
مدلسازی رفتار سلامت: با بررسی روابط بین ساختارهای پنهان و شاخص‌های قابل مشاهده، عواملی را که بر رفتارهای مرتبط با سلامت تأثیر می‌گذارند (مانند ورزش، رژیم غذایی) تجزیه و تحلیل کنید.
مطالعات پیامدهای سلامت: با مدلسازی روابط بین متغیرهای مختلف مرتبط با سلامت، عواملی را که به پیامدهای سلامتی کمک می‌کنند (به عنوان مثال، کیفیت زندگی، شدت علائم) بررسی کنید.
مطالعات محیطی:
نگرش های زیست محیطی: درک روابط بین متغیرهای پنهان (مانند نگرانی زیست محیطی، آگاهی) و شاخص های مشاهده شده (مانند رفتار طرفدار محیط زیست) برای سنجش نگرش نسبت به مسائل زیست محیطی.
تجزیه و تحلیل پایداری: روابط پیچیده بین عوامل اقتصادی، اجتماعی و محیطی را برای ارزیابی پایداری سیاست ها و عملکردها مدل سازی کنید.
تحقیقات بازاریابی و مصرف کننده:
وفاداری به برند و اهداف خرید: عواملی را که بر رفتار مصرف کننده تأثیر می گذارد، مانند وفاداری به برند، با مدل سازی روابط بین متغیرهای پنهان و شاخص های قابل مشاهده، بررسی کنید.
تجزیه و تحلیل رضایت مشتری: با استفاده از مدل های ساختاری، عوامل زمینه ای موثر در رضایت مشتری را بررسی کنید تا زمینه های بهبود را شناسایی کنید.
زیست شناسی و پزشکی:
مطالعات نشانگر زیستی: روابط بین متغیرهای نهفته (مانند عوامل ژنتیکی، انتخاب های سبک زندگی) و متغیرهای مشاهده شده (مانند نشانگرهای بیماری) را برای درک عوامل سلامت و بیماری تجزیه و تحلیل کنید.
تجزیه و تحلیل میانجیگری و تعدیل: بررسی اثرات میانجی و تعدیل کننده متغیرها در سیستم های پیچیده بیولوژیکی.
سیاست عمومی و مداخلات اجتماعی:
ارزیابی خط مشی: ارزیابی تأثیر سیاست‌ها یا مداخلات عمومی با مدلسازی روابط بین ورودی‌های سیاست، نتایج میانی و نتایج نهایی.
اثربخشی برنامه اجتماعی: اثربخشی برنامه های اجتماعی را با بررسی اینکه چگونه مؤلفه های برنامه بر نتایج مشاهده شده برای شرکت کنندگان تأثیر می گذارد، ارزیابی کنید.
اینها تنها چند نمونه از طیف متنوع کاربردها برای مدلسازی معادلات ساختاری هستند. توانایی SEM در گرفتن روابط پیچیده و آزمایش مدل‌های نظری، آن را به ابزاری ارزشمند برای محققان و تحلیل‌گران در بسیاری از رشته‌ها تبدیل می‌کند.
مدل يابی معادلات ساختاری را مي توان در جهت مقاصد پژوهشي ذيل به کار برد:
1- مدل يابي علي يا تحليل مسير: پارامترهاي حاصل از تحليل رگرسيون دست کم در سه موقعيت اساسي زير نمي تواند اطلاعات لازم را فراهم آورد:
وقتي متغيرهاي مشاهده شده حاوي خطاهاي اندازه گيري و بين متغيرهاي واقعي روابط جالب و بدون تورش وجود داشته باشد.
وقتي بين متغيرهای مشاهده شده روابط درهم تنيده جريان علي وجود داشته باشد.
وقتي متغيرهاي مهم تبيين شده مشاهده نشده باشد.
اما توابع ساختاري مي تواند در همه موقعيت هاي بالا نقش مهم و سازنده اي ايفا کند. علوم اجتماعي و رفتاري بر خلاف علوم طبيعي، به ندرت به تجزيه و تحليل دقيق در شرايط کنترل شده دستيابي دارد. در اين علوم، استنباط روابط علي بر پايه مطالعاتي صورت مي گيرد که در آنها مدل ها و در قالب سازه هاي نظري که مستقيما مشاهده پذير و اندازه پذير نيست، بيان مي شود.
اما براي عملياتي کردن و اندازه گيري متغيرهاي نظري مي توان از شاخص ها يا نشانه هايي که نشانگر ناميده مي شود، استفاده کرد. استنباط هاي علي به واقع به مسيرهايي بستگي دارد که طرح مطالعه مشخص کرده است.
2- تحليل عاملی تاييدی: اين روش که به واقع بسط تحليل عاملي معمولي است، يکي از جنبه هاي مهم SEM است، که در آن فرضيه هاي معيني درباره ساختارهاي بارهاي عاملي و همبستگي هاي متقابل بين متغيرها مورد آزمون قرار مي گيرد. از لحاظ سنتي، تحليل عاملي با آشکار ساختن ابعاد زيربنايي يا واريانس عامل مشترک در مجموعه اي از پرسش ها يا سوال هاي تستي سروکار دارد.
براي معرفي يک سازه نظري، معمولا مجموعه اي از پرسش ها تهيه مي شود و تحليل عاملي به تدوين شاخصي که در پژوهش به کار مي رود، کمک خواهد کرد. براي معرفي ابعاد زيربنايي سازه مورد نظر، تحليل عاملي مي تواند يک يا چند عامل را آشکار سازد. برپايه نتايج تحليل عاملي مي توان گفت که يک سازه، تک بعدي يا چندبعدي است.
به اين رويکرد، در حال حاضر، به سبب آنکه داراي ماهيت اکتشافي است و نه ماهيت آزمون فرضيه، تحليل عاملی اکتشافی گفته مي شود. عامل چون در تحليل عاملي مشاهده ناپذير است، متغير مکنون خوانده مي شود، که در تحليل عاملي، پيش بيني کننده پاسخ ها در متغيرهاي اندازه گرفته شده و مشاهده شده است، به واقع، روايي يک تحليل عاملي تا حدودي از طريق تعيين اين مطلب مشخص مي شود که عامل ها با چه دقتي واريانس موجود در پرسش هاي انفرادي را توجيه مي کنند. يعني، چقدر از واريانس موجود در پرسش ها با عامل ها اشتراک دارد.
مدلي يابي معادله ساختاري، علاوه بر تحليل اکتشافي، تحليل عاملي تاييدي را نيز به کار مي برد. اين تحليل اساسا يک روش آزمون فرضيه است، و بر اين مفروضه متکي است که شما درباره اينکه مولفه متغيرهاي مکنون چيست انديشه اي داريد؛يعني به دنبال يافتن نشانگرها نيستيد. SEM اين مطلب را که آيا نشانگرهايي که براي معرفي سازه يا متغير مکنون خود برگزيده ايد، واقعا معرف آن است يا نه، مي آزمايد و گزارش مي دهد که نشانگرهاي انتخابي با چه دقتي معرف يا برازنده متغيرمکنون است. براي بهبود برازندگي، نشانگرها با متغير مکنون نيز راه هايي پيشنهاد مي کنند.
ادامه موارد استفاده مدل يابي معادلات ساختاري
3- تحليل عاملي مرتبه دوم: صورتي از تحليل عاملي است که در آن خود ماتريس همبستگي عامل هاي مشترک تحليل مي شود تا عامل هاي مرتبه دوم به دست آيد.
4- مدل هاي مختلف رگرسيون: بسط تحليل رگرسيون خطي که در آن وزن هايي رگرسيون ممکن است مقيد به تساوي با يکديگر باشد، يا برابر با مقادير عددي معيني قرار داده شود. SEM مقايسه ضرايب رگرسيون، واريانس ها، ميانگين ها حتي با گروه هاي بين آزمودني ها چندگانه را به گونه هم زمان امکان پذير مي سازد.
5- مدل هاي ساختاري کوواريانس: اين فرضيه را که يک ماتريس کوواريانس داراي شکل به خصوصي است آزمون مي کند. براي مثال، مي توانيد اين فرضيه را که مجموعه اي از متغيرها داراي واريانس هاي برابر هستند بيازماييد.
6- مدل هاي ساختاري همبستگي: اين فرضيه را که يک ماتريس همبستگي داراي شکل به خصوصي است آزمون مي کند. براي مثال، مي توانيد اين فرضيه کلاسيک را که ماتريس همبستگي داراي ساختار دوري است، بيازماييد.
Instagram : unitahlil
موارد استفاده مدل يابی معادلات ساختاری