معرفی مدل های معالات ساختاری و کاربرد آن ها - بخش 2

Structural Equation Modeling 2

 

در مبحث <معرفی مدل های معادله ساختاری و کاربرد آن ها (1) تعدادی از این مدل ها به اختصار معرفی شد، در این نوشتار کاربردهای دیگری را طرح می کنیم که توان پژوهشگر را در استفاده از این مدل ها افزایش می دهد.

 

مدل های چندخصیصه ای-چند روشی :

این مدل ها با هدف نشان دادن خصایص چندگانه ارزیابی شده به وسیله سنجه های چندگانه مورد استفاده قرار می گیرند. به عنوان مثال می توان از پیشرفت و انگیزه دانش آموزان (خصیصه ها) نام برد که به وسیله نمره دهی معلمان و نمره دهی خود دانش آموزان (روش ها) ارزشیابی شده اند. این مدل ها اطلاعاتی را برای تعیین اعتبار سازه تدارک می بینند.

ماتریس چندخصیصه ای-چند روشی ضرایب اعتبار همگرا، ضرایب اعتبار ممیز و ضرایب قابلیت اعتماد را در طول قطر منعکس می کند. ضرایب قابلیت اعتماد نشان دهنده سازگاری درونی نمرات بر روی ابزار است و بنابراین باید حدودا بین 0.85 تا 0.95 یا بالاتر قرار گیرد. ضرایب اعتبار ممیز، همبستگی های بین سنجه های خصایص مختلف (سازه ها) با استفاده از روش یکسان (ابزار) است و بنابراین انتظار می رود بسیار پایین تر از ضرایب اعتبار همگرا و یا ضرایب قابلیت اعتماد ابزار باشد.

 

مدل یگانگی همبسته :

این مدل ها توسط مارش و گریسون (1995) و وتکه (1996) به عنوان جایگزینی برای مدل های سنتی چندخصیصه ای-چند روشی طرح شده اند. در مدل های یگانگی همبسته هر متغیر به عنوان یک عامل خصیصه و یک جمله خطا، اثر پذیرفته و عامل های روشی نیز وجود ندارند. اثرات روش به وسیله جملات خطای همبسته هر متغیر به حساب می آیند.جملات خطای همبسته تنها بین متغیرهای سنجش شده به وسیله روش مشابه وجود دارند.

انواع متفاوتی از مدل های یگانگی همبسته می توانند تحلیل شوند. به عنوان مثال می توان به از یک عامل عام با یگانگی همبسته، دو عامل همبسته با یگانگی غیرهمبسته و دو عامل غیرهمبسته با یگانگی همبسته نام برد.  مارش و گریسون نشان می دهند که وجود کاهش معنادار در برازش بین یک مدل با خصایص همبسته اما جملات غیر همبسته و یک مدل با خصایص همبسته همراه با جملات خطای همبسته، نشانه وجود اثرات روشی است.

 

مدل های عاملی مرتبه دوم :

این مدل ها هنگامی طرح می شوند که مدل های مرتبه اول به وسیله ساختار عاملی مرتبه بالاتر تبیین شوند. به عنوان مثال براساس داده های هولتزینگر و اسواینفورد نه متغیر روانشناختی، تعریف کننده سه عامل مشترک (بصری، شفاهی و سرعت) هستند. این سه عامل به نوبه خود عانل یگری به نام توان را تعریف می کنند. در برنامه Lisrel متغیر توان به عنوان یک متغیر پنهان معرفی می شود.

 

مدل های تعاملی :

در مثال های قبلی فرض بر این بود که روابط موجود در مدل ها خطی هستند، به این معنا که همه روابط بین متغیرهای مشاهده شده و پنهان می توانند به وسیله معادلات خطی نشان داده شوند. هرچند که کاربرد اثرات تعاملی و غیرخطی در مدل های رگرسیونی عمومیت دارد، ارائه فرضیه های تعاملی در مدل های مسیر در حداقل است و مثال های بسیار کمی از مدل های عاملی غیرخطی تدارک دیده شده است. در واقع برای چندین دهه مدل سازی معادلات ساختاری برمبنای روابط ساختاری خطی قرار داشته است. اکنون مدل های معادله ساختاری با اثرات تعاملی امکان پذیر است.

در مدل سازی معادلات ساختاری اکنون می توانیم اثرات اصلی و اثرات تعاملی متغیرهای پنهان را آزمون کنیم. در هر حال چندین نوع از اثرات تعاملی وجود دارد. اثرات حاصلضرب متغیرهای مشاهده شده، غیرخطی، مقوله ای و حداقل مربعات دو مرحله ای. رویکردهای متفاوتی را می توان برای بررسی اثرات تعاملی به کار برد، در ادامه این روش ها معرفی می شوند.

رویکرد متغیر پیوسته : کنی و جود(1984) روشی را برای آزمون تعامل میان متغیرهای پنهان براساس حاصلضرب های متغیرهای مشاهده شده طرح کرده اند. روش آن ها این امکان را فراهم می آورد که پژوهشگر هر دو نوع جملات درجه دوم و تعاملی را در میان متغیرهای پنهان وارد کند. به عنوان مثال اگر F1 بوسیله متغیرهای مشاهده شده X1 و X2 و F2 بوسیله متغیرهای مشاهده شده X3 و X4 تعریف شده اند، آنگاه تعامل متغیرهای پنهان به عنوان F3 می تواند بوسیله حاصلضرب های متغیرهای مشاهده شده مربوطه تعیین شود؛ یعنی X1X3 ، X1X4 ، X2X3 ، X2X4 . در این رویکرد متغیر پنهان تعاملی F3 می تواند در کنار متغیرهای پنهان اصلی F1 و F2 در معادله ساختاری وارد شود.

رویکرد متغیر مقوله ای : در این رویکرد نمونه های متفاوتی برحسب سطوح متفاوت متغیرهای تعاملی تعریف شده اند. منطق زیربنایی چنین است که چنانچه اثرات تعاملی وجود داشته باشند، هم اثرات اصلی و هم اثرات تعاملی می توانند با استفاده از نمونه ای متفاوت، به منظور آزمون تفاوت بین مقادیر عرض از مبدأ و ضریب زاویه تدوین شوند. دستیابی به چنین مدلی به وسیله اجرای دو مدل متفاوت امکان پذیر است. مدل اثرات اصلی برای تفاوت های گروهی در حالی که ضریب زاویه را ثابت نگه می داریم و مدل اثرات تعاملی برای تفاوت های گروهی در حالیکه مقادیر عرض از مبدأ و ضریب زاویه برآورد می شوند.

رویکرد حداقل مربعات دومرحله ای : بولن (1996و1995) نشان داد که مدل های معادیه ساختاری غیرخطی می توانند به وسیله متغیرهای ابزاری در حداقل مربعات دو مرحله ای برآورد شوند. این روش از دو مرحله تشکیل شده است. در مرحله اول هریک از متغیرهای کمی برونزا در مدل رگرسیون می شوند و مقدار پیش بینی شده از این رگرسیون حاصل می شود. در مرحله دوم رگرسیون هدف به طور معمول تخمین زده می شود و هر یک از متغیرهای برونزا با مقدار پیش بینی شده از مرحله اول جایگزین می شود. برآوردهای حداقل مربعات دو مرحله ای و خطاهای معیار آن ها بدون تکرار حاصل می شوند و بنابراین اطلاعاتی را بدست می دهد برای پاسخ به این سؤال که آیا مدل تدوین شده قابل دفاع هست یا خیر؟ 

 

مدل های انحنایی رشد پنهان :

تحلیل واریانس سنجه های تکرار شده به طور گسترده ای با استفاده از متغیرهای مشاهده شده برای آزمون آماری تغییرات در طول زمان مورد استفاده قرار گرفته اند. مدل سازی معادله ساختاری تحلیل داده های طولی را توسعه داده تا رشد متغیر پنهان را در طول زمان در برگیرد، در حالیکه هم تغییرات منفرد و هم تغییرات طولی را با استفاده از ضریب زاویه و مقادیر عرض از مبدأ به مدل درمی آورد. تحلیل انحنایی رشد پنهان به لحاظ مفهومی مشتمل بر دو تحلیل متفاوت است. 

تحلیل اولیه سنجه های تکرار شده در طول زمان، که به طور خطی یا غیرخطی به شکل فرضیه درآمده است.

تحلیل دوم شامل استفاده از پارامترهای منفرد(مقادیر ضریب زاویه و عرض از مبدأ) برای تعیین تفاوت رشد از یک خط مبنا است. مدل انحنایی رشد پنهان تفاوت ها را در طول زمان منعکس کرده و میانگین ها (عرض از مبدأ) و نرخ تغییرات(ضریب زاویه) را در دو سطح فردی و گروهی به حساب می آورد.

در هر حال این رویکرد نیازمند نمونه های بزرگ، داده های دارای توزیع نرمال چندمتغیره، فواصل زمانی مساوی برای همه آزمودنی ها و تغییراتی می باشد که در نتیجه یک پیوستار زمانی رخ می دهند.

مدل های عاملی پویا : نوعی از کاربردهای مدل سازی معادله ساختاری که شامل متغیرهای پنهان ثابت و غیرثابت در طول زمان، با خطای اندازه گیری تأخیری(همبسته) است به نام تحلیل عاملی پویا خوانده می شود. ویژگی این کاربرد از مدل سازی معادله ساختاری این است که ابزارهای اندازه گیری مشابهی برای آزمودنی های یکسانی در دو یا تعداد بیشتری از موقعیت های زمانی اجرا شده اند.

هدف این تحلیل ارزیابی تغییر در متغیر پنهان بین دو موقعیت مرتب شده، در ارتباط با برخی وقایع یا آزمایش ها است. هنگامی که ابزار اندازه گیری مشابهی در دو یا چند موقعیت زمانی به کار می روند، تمایلی برای وجود خطای اندازه گیری همبسته وجود دارد(خودهمبستگی) .

 

منبع : مقدمه ای بر مدل سازی معادله ساختاری/ نوشته ی رندال ای شوماخر و ریجارد جی لومکس / ترجمه ی دکتر وحید قاسمی. انتشارات جامعه شناسان.

 

شرکت مشاوره و مدل سازي آماري ”اطمينان شرق“

مطمئن ترين و تخصصي ترين در سراسر کشور، با قيمت مناسب تر

براي انجام معادلات ساختاري با Lisrel & Amos

سايت آماری برای انجام مدل سازي معادلات ساختاري با نرم افزارهاي ليزرل و آموس

خانواده اطمينان شرق:

 

سايت اصلي شرکت آماري: 

spss-iran.ir

 

سايت ويژه تحليل با SPSS

spss-iran.com

 

سايت تخصصي نرم افزارهاي Eviews و Microfit:

eviews-iran.ir

 

سايت مدل يابي معادلات ساختاري پي ال اس:

smartpls.ir

 

سايت تحليل سلسله مراتبي -ahp- با اکسپرت چويس:

expertchoice.ir

Text Box: تاييد صلاحيت شده مرکز آمار  ايران

تماس با تحليلگر Lisrel و يا Amos 

پاسخگويي توسط خانم دهقان :

9099071743  (مشاوره تلفني ليزرل)

09198180991   (ويژه تهران)

 09158193379  (ساير استانها)

02188247683 (تلفن ثابت-تهران)

05137410739  (ثابت دفتر مشهد)

04136610647  (تلفن ثابت-تبريز)

05632232526 (تلفن ثابت-بيرجند)

ايميل :

mojtaba.farshchi@gmail.com

تلگرام براي سفارش کار:

@dehghan_hadise (09198180991)

کانال تلگرام شرکت:

@spss_iran

آدرس شرکت: مشهد، بلوار شهيد قرني، چهارراه مجد، ط 4، واحد 406

آرم ثبت شده شرکت آماري اطمينان شرق

کلیپ کوتاه معرفی این شرکت آماری را ببینید:

 

می توانید با کلیک بر روی آیکن مربوطه به صورت تمام صفحه مشاهده نمایید.

دانلود

جايزه داريد!! اگر مطمئن تر از ما يافتيد!  :

1- گواهينامه صلاحيت شرکت آماري از مرکز آمار ايران

2- نماد اعتماد الکترونيک

نماد اعتماد را در تمام صفحات سايت مي توانيد ببينيد.

اصالت يک وب سايت را با گواهي هاي قانوني آن مي توان سنجيد