SEM မှငါးဦးခြေလှမ်းများ၏အဆင့် 1
ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံညီမျှခြင်း MODEL (SEM) ၏အခြေခံရဝုဏ်တစ်ခုဖြစ်ပါတယ် ဈေးကွက် သုတေသီ (StatSoft, 2011) "အချို့သော variable တွေကိုပု variable တွေကိုများ၏ကှဲလှဲနှင့် covariances ဆန်းစစ်နေဖြင့် linear ဆက်ဆံရေးအစုတခုကတဆင့် ခွဲခြား. မရဘဲချိတ်ဆက်နေကြသည်ရှိမရှိစမ်းသပ်နိုင်သည်" ဒါကဖြစ်ကောင်းတစ်ခုဖြစ်သည် သင်နားလည်လျှင် SEM ပတ်သက်. ရှင်းလင်းထုတ်ပြန်ချက်များ, အသုံးအနှုန်းများ ဝါကျအတွက်အသုံးပြုခဲ့သည်။ ဒီတော့ရဲ့ပြန်လည်သုံးသပ်ကြကုန်အံ့။
variable - (နာမ်) Merriam-Webster ၏အဆိုအရ: "1) ။
ကွဲပြားသို့မဟုတ်ပြောင်းလဲပစ်ရန်ထိုက်ကြောင်း Element တစ်ခုရဲ့သို့မဟုတ်အချက်; 2) အတွင်းတွက်ချက်မှုကွဲပြားသို့မဟုတ်တန်ဖိုးအမျိုးမျိုးကွဲပြားနိုင်စွမ်းဖြစ်ယူဆကြောင်းတစ်ဦးကအရေအတွက်။ "
linear ဆက်ဆံရေး - Investopedia အဆိုအရ: အသုံးအနှုန်းများ၏အရိုးရှင်းဆုံးမှာတော့ "ဟု variable ကိုများနှင့်အရာအတွက်စဉ်ဆက်မပြတ်တဲ့ဂရပ်ဖစ်အတွက်ထုတ်ဖော်ပြောဆိုနိုင်မယ့်ကိန်းသေနှင့် variable ကိုကြားဆက်ဆံရေးတစ်ဖြောင့်မျဉ်းကြောင်းများကချိတ်ဆက်နေကြတယ်။ " ဥပမာတစ်ခုတဦးတည်းစတုရန်းရိုက်ကူးခြင်းဖြင့်တိုင်းတာအဖြစ်ပိုကြီးပြီးပိုကြီးသောရေယာဉ်များမှလိုင်းတက်လှုံ့ဆော်ပေးသကဲ့သို့ linear ဖက်ရှင်အတွက်တိုးပွါးကြောင်းရှကျလှေ၏ကုန်ကျစရိတ်ပါလိမ့်မယ်။
ကှဲလှဲ - စီးပွားရေးအဘိဓါန်အဆိုအရ: "1) မျှော်လင့်ထားသည့်ရလဒ်အကြားခြားနားချက်နှင့်အမှန်တကယ်ရလဒ်; 2) စာရင်းဇယားများတွင်မိမိတို့၏ဂဏန်းသင်္ချာကနေနံပါတ်များကိုအစုတခုအားလုံးကိုတန်ဖိုးများ၏သှဖေ၏ရင်ပြင်၏ဂဏန်းသင်္ချာယုတ်ဆိုလိုကှဲလှဲ။ နှင့်၎င်း၏စတုရန်းအမြစ် (စံသွေဖည်) အရပ်ရပ်တို့၌ကွဲပြားတဲ့အတိုင်းအတာအဖြစ်အခြေခံအရေးပါမှု၏ပါ။ "
variable Covariance - Merriam-Webster ၏အဆိုအရ: "စာရင်းဇယားများနှင့်ဖြစ်နိုင်ခြေသီအိုရီများတွင် covariance နှစ်ခု variable တွေကိုအတူတကွပြောင်းလဲပစ်မည်မျှတစ်အတိုင်းအတာပါပဲ။ "
အဆိုပါ SEM သင်္ချာအပေါ်အခြေခံပြီးဖြစ်ပါတယ်ဘယ်ဖွဲ့စည်းပုံအပေါ်အခြေခံပြီးဖြစ်ပါတယ်
အဆိုပါ SEM လုပ်ငန်းစဉ်များတွင်ဒါကပထမဦးဆုံးခြေလှမ်းအခြေခံအားဖြင့်တစျဦးဖွစျသညျ စျေးကွက် သူမက / သူ variable တွေကိုအချင်းချင်းဆက်စပ်နေပါတယ်ယုံကြည်နေကြောင်းလမ်း - လမ်းပုံ၏အသုံးပြုမှုမှတဆင့်ဖြစ်စေ, drawing - ဖျောသုတေသီ။
ဒါဟာထို့အပြင်နှင့် multiple အသွင်ပြောင်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကိုစဉ်းစားရန်ကိုကူညီလိမ့်မည်။ ဂဏန်းများ၏စာရင်းကိုအဆက်မပြတ် K မှများပြားစေလျှင်ဥပမာ, ယုတ်နှင့်စံသွေဖည်လည်း K. ဒါဟာအလိုအလျောက်ရဲ့ absolute value အားဖြင့်များပြားကြ၏။ နံပါတ်များနှင့်အတူဒီတူ: နံပါတ်များကို 1,2, & 3 များအတွက်: အဆိုပါယုတ် 2 ဖြစ်ပြီး, စံသွေဖည် 1. ပြောရမည်မှာ K သည် = 4. 1, 2, မြှောက်, & 4, 8 မှာ K ကိုရလဒ်များကိုအားဖြင့် 3 သည် & 4 12. , 8, & 12, ယုတ် 8 နှင့်စံသွေဖည်အဆိုပါကှဲလှဲ 16. သတိရပါဖြစ်ပါတယ် 4. ဖြစ်ပါတယ် "ကှဲလှဲအဆိုပါ datasets အတွက်တစ်ဦးချင်းစီရဲ့တန်ဖိုးကိုယုတ်ကနေဘယ်လောက်ဝေးနေတဲ့တိုင်းတာမှုဖြစ်၏။ " ဒါကွောငျ့စံသွေဖည်နှစ်ထပ်။
သငျသညျနံပါတျမြား၏နှစ်စုံနှင့်ဆက်စပ်သောကြသည်ကိုငါတို့သိကြ၏, သင်သည်ကှဲလှဲသောအရာကိုသိသောကြောင့်, သင်သွယ်ဝိုက်နံပါတ်များကိုတဦးထားသည့် variable တွေကိုများ၏ကှဲလှဲနှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့်ဂဏန်း၏အခြားအစုနှင့်ဆက်စပ်သောသောယူဆချက်ကိုစမ်းသပ်နိုင်ပါတယ်။
အောက်တွင်ဖော်ပြထားသောဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံညီမျှခြင်းမော်ဒယ်လင်းပေါ်သတင်းအချက်အလက် RH အ Hoyle အားဖြင့်စာအုပ် (ed ။ ) 1995 ဖွဲ့စည်းပုံညီမျှခြင်းမော်ဒယ်လင်းကနေအကြောင်းအရာပေါ်အခြေခံသည်။ ယခင်ကဆန်ဖရန်စစ္စကိုပြည်နယ်တက္ကသိုလ်မှ SAGE ပုံနှိပ်ထုတ်ဝေခြင်း, Inc တစ်ထောင်သပိတ်ကို Google စာအုပ်များ၏, CA ယဉ်ကျေးများနှင့်လည်း Ricka Stoelting အားဖြင့် SEM အကြောင်းကိုရှုပ်ထွေးအရေးအသား၏လျောက်ပတ်အနက်ပေါ်။
မော်ဒယ်သတ်မှတ်ချက်ခြေလှမ်းမှာမော်ဒယ်က၎င်း၏ parameters တွေကို၏စည်းကမ်းချက်များ၌သတ်မှတ်ထားသောဖြစ်ပါတယ်။ parameters တွေကိုနှစ်မျိုးစဉ်းစားနေကြသည်: Fixed parameters တွေကိုနှင့်အခမဲ့ဖြစ်သည် parameters တွေကို။
အဘယ်ကြောင့်န့်သတ်ချက်များ Fixed သို့မဟုတ်အခမဲ့ Designated ပါသလား?
parameters တွေကို fixed နှင့်အရာ parameters တွေကိုအခမဲ့ဖြစ်ကြ၏ထားတဲ့ဖော်ထုတ်သည့် SEM မော်ဒယ်၏သမာဓိနှင့် application ဖို့အရေးကြီးသည်။ အဆိုပါ fixed သို့မဟုတ်အခမဲ့ဒီဇိုင်းမော်ဒယ်များ၏အစိတ်အပိုင်းများကိုနှိုင်းယှဉ်ပါလိမ့်မည်ကိုမည်သို့ဆုံးဖြတ်ပေးပါတယ်။ အဆိုပါမော်ဒယ်အစိတ်အပိုင်းများ 1) တွေးဆပုံ, 2) နမူနာလူဦးရေကှဲလှဲနှင့် 3) covariance matrix ကိုဖြစ်ကြသည်။ ဤအစိတျအပိုငျးတစျခုစီ (အဆင့် 4 ဖြစ်သည့်) ကိုမော်ဒယ်၏မထိုက်မတန်စမ်းသပ်ဘို့အရေးကြီးပါတယ်
စျေးကွက် သုတေသီ အခမဲ့သတ်မှတ်ထားကြသည်နှင့်အရာ parameters တွေကို fixed designated ထားတဲ့ parameters များကိုဆုံးဖြတ်သည်။ စျေးကွက်သုတေသီဖြင့်ရွေးချယ်မှုဟာတစ်ဦးအယူအဆတစ်ခုရောင်ပြန်ဟပ်မှုရှိပါတယ်။
ဆိုလိုတယ်သောလက်တင်မှာ "ယခင်ကနေ" ကသုတေသနသို့မဟုတ်စမ်းသပ်မှုအရပျကိုယူထားပါတယ်မတိုင်မီရာ၌ယူဆချက်ကိုရည်ညွှန်း၏။ ဒါကြောင့်တစ်ဦးတစ်ဦးအယူအဆဟာ SEM လုပ်ငန်းစဉ်မှတဆင့်စူးစမ်းဖို့ဆက်ဆံရေးနှင့် ပတ်သက်. အကောင်းဆုံးကိုမှန်းဆသည်။
စျေးကွက်သုတေသီလမ်းကြောင်းဆက်ဆံရေးဖွဲ့စည်းပုံအတွက်အရေးကြီးသောဖြစ်လတံ့သောအကြောင်းအကောင်းဆုံးမှန်းဆစေသည်။ စျေးကွက်သုတေသီ parameters တွေကို (observable ဖြစ်သော) ကိုနမူနာကှဲလှဲနှင့် covariance matrix ကိုအတွက်အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုကစားမည့် surmises ။ တနည်းအားဖြင့်ရှိရာစျေးကွက်သုတေသီဆက်ဆံရေးပေါ်ပေါက်ဖို့မျှော်လင့်ထားပါသလဲ?
တစ်ဦးက fixed parameter သည်ယေဘုယျအားဖြင့်သုညမှာစတင်တည်ထောင်ခဲ့သည်။ သုညဟာ variable တွေကိုအကြားဆက်ဆံရေးမရှိဆိုလိုသည်။ စံပြလမ်းကြောင်းအပေါ်အခြေခံသည်သောကြောင့်, fixed parameters တွေကိုကိန်းဂဏန်းတံဆိပ်များရှိသည်သောလမ်းခရီးရပါလိမ့်မယ်။ သုည၏တန်ဖိုးလမ်းကြောင်းမှတာဝန်ပေးအပ်ထားလျှင်တစ်ခုချွင်းချက်၏သင်တန်း, တွေ့ရှိနိုင်ပါသည်။ အဘယ်သူမျှမလမ်းကြောင်းကိုသုည၏တန်ဖိုးနှင့်အတူလမ်းများအတွက် SEM ပုံအတွက်ရေးဆွဲနေသည်။
တစ်ဦးကစျေးကွက်သုတေသီအခမဲ့ parameters တွေကိုသုညထက်အခြားတန်ဖိုးများရှိသည်ဖို့ခန့်မှန်းထားသည်။ အဆိုပါအခမဲ့ parameters တွေကို observable သောဒေတာများအနေဖြင့်ခန့်မှန်းနေကြသည်။ အဆိုပါ SEM ပုံများတွင်အခမဲ့ parameters တွေကိုများ၏လမ်းခရီးနေရာတွေမှာကြယ်ပွအတူမှတ်သားနေကြသည်။
ပေါ်ရွှေ့ဖို့အသင့်ဖြစ်ပြီလား?
- စံပြခွဲခြားသတ်မှတ်
- အဆိုပါမော်ဒယ်ခန့်မှန်း
- စံပြ Fit ကိုစမ်းသပ်ရန်
- စံပြ manipulate