Введение в моделирование структурных уравнений

24

Коллеги просят меня помочь в этом вопросе, которого я действительно не знаю. Они выдвинули гипотезу о роли некоторых скрытых переменных в одном исследовании, и один из судей попросил их формализовать это в SEM. Поскольку то, что им нужно, не кажется слишком сложным, я думаю, что я попробую ... пока, я просто ищу хорошее введение в предмет!

Google на самом деле не был моим другом. Спасибо заранее...

PS: Я читал « Моделирование структурных уравнений с помощью sem Package in R » Джона Фокса и этот текст того же автора. Я думаю, что этого может быть достаточно для моей цели, в любом случае любые другие ссылки приветствуются.

— Элвис
источник

Хотите ли вы какие-нибудь ключевые учебники по SEM в прикладной перспективе или более общие и формальные учебники?

— ЧЛ

@chl Спасибо за ваше внимание. Теперь, когда я получил основы, я хотел бы видеть явное написание вероятности и условий для идентификации. Кое-что о бинарных и порядковых индикаторах также было бы очень кстати: Фокс использует полихорические корреляции, которые кажутся простыми и эффективными, но, очевидно, возможны более сложные решения ... Я нашел несколько интересных работ, но у меня нет времени, чтобы заняться обширным библиографическим поиском; учебник или "справочный документ" будет приветствоваться.

— Элвис

18

Я хотел бы пойти на некоторые статьи Мутена и Мутена, которые являются авторами программного обеспечения Mplus , особенно

Мутен, BO (1984). Модель общего структурного уравнения с дихотомическими, упорядоченными категориальными и непрерывными скрытыми индикаторами . Психометрика , 49, 115–132.
Muthén B., du Toit, SHC & Spisic, D. (1997). Робастный вывод с использованием взвешенных наименьших квадратов и квадратичных оценочных уравнений в моделировании скрытых переменных с категориальными и непрерывными результатами. Неопубликованный технический отчет.

(Доступно в формате PDF здесь: взвешенные наименьшие квадраты для категориальных переменных .)

На вики Mplus можно увидеть гораздо больше, например, результаты WLS и WLSMV с порядковыми данными ; оба автора очень отзывчивы и всегда дают подробные ответы с сопроводительными ссылками, когда это возможно. Некоторые сравнения надежных взвешенных наименьших квадратов и основанных на ML методов анализа полихорических или полисериальных корреляционных матриц можно найти в:

Лей, PW (2009). Оценка методов оценки порядковых данных в моделировании структурных уравнений . Качество и количество , 43, 495–507.

Для других математических разработок вы можете взглянуть на:

Йореског, К.Г. (1994) Об оценке полихорических корреляций и их асимптотической ковариационной матрицы . Psychometrika , 59 (3), 381-389. (См. Также документы SY Lee .)

София Рабе-Хескет и ее коллеги также имеют хорошие документы по SEM. Некоторые соответствующие ссылки включают в себя:

Rabe-Hesketh, S. Skrondal, A. и Pickles, A. (2004b). Моделирование обобщенных многоуровневых структурных уравнений . Психометрика , 69, 167–190.
Skrondal, A. и Rabe-Hesketh, S. (2004). Обобщенное моделирование скрытых переменных: модели многоуровневых, продольных и структурных уравнений . Chapman & Hall / CRC, Бока-Ратон, Флорида (Это справочник для понимания / работы со Stata gllamm .)

Другие хорошие ресурсы, вероятно, перечислены на отличном веб-сайте Джона Уберсакса, в частности, Введение в коэффициенты тетрахорической и полихорической корреляции . Учитывая, что вы также заинтересованы в прикладной работе, я бы посоветовал взглянуть на OpenMx (еще один программный пакет для моделирования ковариационной структуры) и lavaan (который нацелен на получение результатов, аналогичных EQS или Mplus), которые доступны в R.

— хл
источник

Большое спасибо за все эти ссылки, включая пакеты R.

— Элвис

12

Хотя в данный момент это касается только ваших целей, если вы продолжите работу над проектами, использующими скрытые переменные, я настоятельно рекомендую вам прочитать « Измерение ума» Денни Бурсбоума . Не обманывайтесь названием, это в основном подробное эссе о логике скрытых переменных и большая критика классической теории испытаний. Я бы сказал, что чтение необходимо, если вы используете скрытые переменные в продольной структуре. Речь идет только о логике скрытых переменных, но не имеет ничего общего с оценкой моделей.

Публикуйте свой опыт, у меня уже есть некоторые ссылки, приведенные здесь, хотя я также хотел бы расширить свою библиотеку. FWIW, Структурные уравнения Кена Боллена со скрытыми переменными были следующими в моем списке литературы (хотя это основано только на моем мнении о его научной работе).

Кроме того, я бы сказал, что мне нравится работа Бенгта Мутена. Программное обеспечение MPlus невероятно популярно, и вы можете увидеть все виды анализа, которые можно выполнить на веб-сайте Mplus ( ссылка на руководство пользователя ). У него также есть серия публикаций в формате mp3 его курса по статистическому анализу с латентными переменными в UCLA. Я не слушал их всех, но я подозреваю, что все они представляют собой подробное введение в какую-либо конкретную тему, освещаемую в лекциях этой недели.

— Энди У
источник

3

(+1) Я действительно большой поклонник работ Денни Бурсбоума .

— ЧЛ

Охватывает ли книга Borsboom теорию ответа на предмет? Я пытаюсь провести следственную работу, используя анализ Раша в опросах по общественным наукам, и мне интересно добавлять книги в мою библиотеку, которые критикуют CTT и рекомендуют IRT для работы в области социальных наук.

— Мишель

@Michelle, книга Borsboom не относится к способам представления латентных переменных (с помощью IRT или других типов моделей факторного анализа). Это просто детальное эссе о том, что такое скрытые переменные, а также в значительной степени о том, насколько ЧТТ глупо как научное начинание.

— Энди W

@ AndyW спасибо за дополнительную информацию, похоже, что книга все равно будет хорошим дополнением к моей библиотеке.

— Мишель

@Michelle CTT часто используется в качестве предварительной аналитической стадии (см., Например, Bechger et al., Использование классической теории тестирования в сочетании с теорией ответа на предмет , APM 2003 27: 319) во время построения шкалы, чтобы отбросить предметы, которые плохо себя ведут. Основная критика касается того факта, что статистика CTT зависит от выборки (и содержит некоторое аксиоматическое определение истинной оценки ), но для некоторых авторов не все модели IRT действительно являются «моделью измерения».

— ЧЛ

7

Это был рекомендуемый текст курса, который я выбрал: PBKline, Принципы и практика моделирования структурных уравнений , The Guilford Press. Это вводный текст, а не математический.

Для более математического, байесовского лечения вы можете попробовать: SY. Ли, Моделирование структурных уравнений: байесовский подход , Wiley.

— П Селлаз
источник

5

Я изучаю SEM в настоящее время, используя LISREL. Мы используем эти две книги:

Доктор Шумейкер - инструктор на моем курсе. Первая книга действительно хороша для введения SEM, поскольку она проведет вас через процесс спецификации модели, идентификации и так далее. Хотя он основан на LISRELпрограммном обеспечении, я ожидаю, что общие методы и интерпретация результатов будут независимыми от программного обеспечения.

— Мишель
источник

2

Я бы порекомендовал модели скрытых переменных Loehlin : введение в анализ факторов, путей и структурных уравнений (2003, 4-е изд., Lawrence Erlbaum Associates). Это очень хорошая книга с множеством иллюстраций и ссылок.

— ЧЛ

Первая книга отлично помогает вам решить, как обрезать переменные по результатам SEM, чтобы в итоге вы получили правильно заданную модель. В ходе курса я провожу много времени, пытаясь выработать правильную спецификацию модели, и мы используем иллюстративные наборы данных. Спецификация -> идентификация -> оценка -> тестирование -> процесс модификации хорошо описана в первой книге.

— Мишель

4

Книга Клайна превосходна. Для быстрого вступления в качестве бумаги см.

Гефен, Д. 2000. Моделирование и регрессия структурных уравнений: Руководство для исследовательской практики. ТАИС. Том 4. http://aisel.aisnet.org/cais/vol4/iss1/7/

Hox, JJ и Bechger, TM Введение в моделирование структурных уравнений. Family Science Review. 11: 354-373. http://joophox.net/publist/semfamre.pdf

Лей, PW и Ву, Q. 2007. Введение в моделирование структурных уравнений: проблемы и практические соображения. Оценка образования: проблемы и практика. http://dx.doi.org/10.1111/j.1745-3992.2007.00099.x

Грейс, J. 2010. Моделирование структурных уравнений для наблюдательных исследований. Журнал управления дикой природой. 72: 14-22 http://dx.doi.org/10.2193/2007-307

Смотрите также http://lavaan.org

— jebyrnes
источник

1

У Джарретта Бирнеса (Джебирнеса здесь) также есть свои недельные вводные материалы по SEM, размещенные здесь: http://byrneslab.net/teaching/sem/

Курс предназначен для исследователей, применяющих SEMs к биологическим и экологическим данным, но охватывает общие введения в понятия SEM, код R и примеры, которые, вероятно, будут полезны для других. Я нашел материал очень полезным для начала, почти не зная о подходе.

— DirtStats
источник