Als «sem» getaggte Fragen

Die Modellierung von Strukturgleichungen ist eine multivariate Technik. Es basiert auf der Formulierung eines Satzes linearer Beziehungen zwischen Variablen, von denen einige latent sein können, und der Schätzung des gesamten Systems, typischerweise durch Analyse der Kovarianzmatrix der beobachteten Variablen.

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Was ist der Unterschied zwischen einem MIMIC-Faktor und einem Composite mit Indikatoren (SEM)?
Bei der Modellierung von Strukturgleichungen mit latenten Variablen (SEM) lautet die gängige Modellformulierung "Multiple Indicator, Multiple Cause" (MIMIC), wobei eine latente Variable durch einige Variablen verursacht und von anderen reflektiert wird. Hier ist ein einfaches Beispiel: Im Wesentlichen f1ist ein Ergebnis für Regressions x1, x2und x3, und y1, y2und y3sind …
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Strukturgleichungsmodellierung mit wiederholten Messungen
Ich muss einen Datensatz mit Daten zur klinischen Rehabilitation analysieren. Ich interessiere mich für hypothesengetriebene Beziehungen zwischen quantifiziertem "Input" (Therapiemenge) und Veränderungen des Gesundheitszustands. Obwohl der Datensatz relativ klein ist (n ~ 70), haben wir wiederholte Daten, die zeitliche Änderungen in beiden widerspiegeln. Ich bin mit der nichtlinearen Modellierung gemischter …
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Wie zeichnet man Strukturgleichungs- / MPLUS-Modelle?
Ich suche ein Software-Tool (vorzugsweise Open Source), um Strukturgleichungs- / Mischungsmodelle effizient und hübsch zu zeichnen. Nachdem ich mir xfig und graphviz angesehen habe, halte ich mich jetzt an das allgemeine Vektorgrafikpaket inkscape, da es am flexibelsten erscheint. Ich möchte die stat.stackexchange-Community befragen: Wie zeichnen Sie Ihre Strukturgleichungs- / Mischungsmodelle? …
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Wie robust ist der Maximum-Likelihood-Schätzer bei der Modellierung von Strukturgleichungen gegenüber einem Mangel an multivariater Normalität?
In einem Strukturgleichungsmodell wird häufig der ML-Schätzer verwendet. Kann ML verwendet werden, wenn die Variablen nicht multivariat normal sind? Oft sind die Indikatoren, mit denen Sie arbeiten können, nicht multivariat normal. Ich bin mir nicht sicher, wie ich in diesem Fall vorgehen soll.
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Post-hoc-Test nach 2-Faktor-Wiederholungsmessungen ANOVA in R?
Ich habe Probleme, eine Lösung für die Durchführung eines Post-hoc-Tests (Tukey HSD) nach einer ANOVA mit 2 Faktoren (beide innerhalb der Probanden) mit wiederholten Messungen in R zu finden. Für die ANOVA habe ich die aov-Funktion verwendet: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Nachdem ich Antworten auf andere …
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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?
Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und group x time. Beides timeund groupErgebnis signifikant, …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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Bootstrap-Parameter- und Anpassungsschätzungen mit Nichtnormalität für Strukturgleichungsmodelle
Kontext: Im Rahmen der Modellierung von Strukturgleichungen habe ich nach dem Mardia-Test eine Nichtnormalität, aber univariate Indizes für Schiefe und Kurtosis liegen unter 2,0. Fragen: Sollten Parameterschätzungen (Koeffizientenschätzungen) mithilfe von Bootstrapping (1000 Replikate) mit vorspannungskorrigierten Methoden bewertet werden? Sollte anstelle des traditionellen Chi-Quadrat-Tests die Bootstrap-Version von Bollen-Stine verwendet werden?
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Was ist nach einer Statistik mit schlechter Anpassung für eine Bestätigungsfaktoranalyse zu tun?
Kontext Ich habe einige Probleme mit meiner Doktorarbeit. Meine Diplomarbeit befasst sich mit dem organisatorischen Bürgerschaftsverhalten von Sekundarschullehrern durch ihre Wahrnehmung der Organisationskultur und ihres organisatorischen Vertrauens. Ich habe eine Stichprobe von 871 Lehrern. Ich habe drei Instrumente, aber sie wurden von anderen Forschern entwickelt und in einigen anderen Studien …
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