Welche grafischen Techniken werden bei der Strukturgleichungsmodellierung verwendet?

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Ich bin neugierig, ob es grafische Techniken gibt, die speziell für die Modellierung von Strukturgleichungen geeignet sind. Ich vermute, dies könnte in Kategorien für Erkundungswerkzeuge zur Kovarianzanalyse oder für grafische Diagnosen zur SEM-Modellbewertung fallen. (Ich denke hier nicht wirklich an Pfad- / Diagramme.)

sem data-visualization

— ars
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Der Begriff "SEM" ist vage. Dies kann beispielsweise auch "Suchmaschinenmarketing" bedeuten, wenn Sie nach statistischen Analysetechniken suchen, um Ad-Click-Daten zu untersuchen oder die Werbewirksamkeit zu bewerten. Erwägen Sie, den Titel ausführlicher zu gestalten.

— Paul

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Ich habe Laura Trinchera getroffen, die ein nettes R-Paket für die PLS- Pfadmodellierung beigesteuert hat , plspm . Es enthält mehrere grafische Ausgaben für verschiedene Arten von 2- und k-Block-Datenstrukturen.

Ich habe gerade das entdeckt plotSEMM R-Paket entdeckt. Es ist jedoch eher auf Ihren zweiten Punkt bezogen und beschränkt sich auf die grafische Darstellung von bivariaten Beziehungen.

In Bezug auf die jüngsten Referenzen zum Diagnoseplot für REMs sind hier zwei Artikel aufgeführt, die möglicherweise interessant sind (für den zweiten habe ich kürzlich die Zusammenfassung durchgesehen, aber keine ungated Version gefunden):

Sanchez BN, Houseman EA und Ryan LM. Residuenbasierte Diagnostik für Strukturgleichungsmodelle . Biometrics (2009) 65, 104–115
Yuan KH und Hayashi K. Anpassung der Daten an das Modell: Diagnose der Strukturgleichungsmodellierung anhand von zwei Streudiagrammen , Psychologische Methoden (2010)
Porzio GC und Vitale MP. Entdeckung der Wechselwirkung in Strukturgleichungsmodellen anhand eines diagnostischen Diagramms . ISI 58. Weltkongress (2011).

— chl
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@chl: danke! Ich erinnere mich, dass plspm auf der Semnet-Liste angekündigt wurde - aus irgendeinem Grund ist PLS auf dieser Seite des Atlantiks nicht so groß, nicht sicher warum. plotSEMM sieht wirklich interessant aus, kann es kaum erwarten, damit zu spielen.

— ars

@chl: Übrigens, ich wollte hinzufügen, dass es schade ist, dass PLS hier nicht mehr erwähnt wird, da anscheinend eine Menge aufregender Dinge passieren, insbesondere wenn Tools entwickelt werden (z. B. SmartPLS zusätzlich zu plspm). Ich habe vor einiger Zeit einige Arbeiten von Wold gelesen und einige seiner Ideen werden gerade erst verwirklicht (z. B. "Ein Gespräch mit Ihren Daten führen"). Ich muss wirklich etwas Zeit einplanen, um es genauer zu erkunden.

— ars

@ars Möchten Sie eine Liste der empfohlenen Lesungen? Ich habe auch mit Arthur Tenenhaus zusammengearbeitet, der mit seinem Vater (ja, Michel Tenenhaus) einen schönen Artikel bei Psychometrika eingereicht hat: Sie vereinen alle Zwei-Block-Methoden (PCA, CCA, PLS, Interbatterie usw.) dank einer sehr ordentlichen Umschreiben der argmax-Einschränkung. Ich habe mich in der Genomik mit bestraftem PLS / CCA (L1 / L2) beschäftigt, aber ich denke, es wird meine biomedizinischen Daten interessanter machen.

— chl 20.10.10

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@ars Also, ich möchte die folgenden Papiere von Father & Son vorschlagen : j.mp/dvEDgb , j.mp/csD1Yf , j.mp/dkEHq5 .

— Chl

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Das ist eine sehr interessante Frage. Angenommen, wir haben eine zweidimensionale Kovarianzmatrix (sehr unrealistisches Beispiel für SEM, aber bitte nehmen Sie Kontakt mit mir auf). Anschließend können Sie die Isokonturen für die beobachtete Kovarianzmatrix gegenüber der geschätzten Kovarianzmatrix darstellen, um ein Gefühl für die Modellanpassung zu erhalten.

In Wirklichkeit erhalten Sie jedoch eine hochdimensionale Kovarianzmatrix. In einer solchen Situation könnten Sie wahrscheinlich mehrere zweidimensionale Diagramme mit jeweils zwei Variablen erstellen. Nicht die ideale Lösung, kann aber in gewissem Maße helfen.

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Eine etwas bessere Methode ist die Durchführung einer Hauptkomponentenanalyse (PCA) mit der beobachteten Kovarianzmatrix. Speichern Sie die Projektionsmatrix aus der PCA-Analyse in der beobachteten Kovarianzmatrix. Verwenden Sie diese Projektionsmatrix, um die geschätzte Kovarianzmatrix zu transformieren.

Wir zeichnen dann Isokonturen für die beiden höchsten Varianzen der gedrehten beobachteten Kovarianzmatrix gegenüber der geschätzten Kovarianzmatrix. Abhängig davon, wie viele Diagramme wir erstellen möchten, können wir die zweit- und dritthöchste Varianz usw. verwenden. Wir gehen von den höchsten Varianzen aus, um so viele Variationen in unseren Daten wie möglich zu erklären.

Srikant, danke für die Antwort! Ich bin mir nicht sicher, was Sie mit Konturzeichnungen von Kovarianzen (obs v est) meinen - könnten Sie das näher erläutern? Vielen Dank.

— ars

Siehe dies: en.wikipedia.org/wiki/Level_set . Sei Sigma eine zweidimensionale Kovarianzmatrix und Y ~ N (0, Sigma). Eine Isokonturlinie würde die Menge von Punkten Y darstellen, für die f (Y | sigma) = c ist, wobei c eine Konstante ist. Beachten Sie, dass Y ein zweidimensionaler Vektor ist. Sie würden verschiedene Werte von c wählen und somit verschiedene Isokonturlinien erhalten, die Ihnen ein Gefühl für die Ausbreitung der Verteilung geben würden.

@Srikant, danke für den Vorschlag. Ich habe einige Zeit damit verbracht, es auszuprobieren, und es scheint ein guter Anfang zu sein, um einen schnellen visuellen Vergleich zu erhalten, besonders wenn die Passform schlecht ist.

— Ars

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Ich nehme an, Sie könnten eine mehrdimensionale Skalierung der Korrelations- oder Kovarianzmatrix durchführen. Dies ist keine exakte Modellierung von Strukturgleichungen, sie kann jedoch Muster und Strukturen in der Korrelations- oder Kovarianzmatrix hervorheben. Dies könnte dann mit einem geeigneten Modell formalisiert werden.

— Jeromy Anglim
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Danke Jeromy. Lesen Sie einfach den Wikipedia-Eintrag für MDS - es scheint, als könnte er irgendwo hinführen.

— Ars

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Wenn es einen Interaktionseffekt gibt (oder auch nicht), können Sie die Software ITALASSI v1.2 (kostenlose Software) verwenden, um 2D- und 3D-Ansichten zu erhalten

— Jindow Joseph
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