cross-section စာရင်းအင်းမော်ဒယ်လင်း
ဘယ်အချိန်မှာငါ SEM Choose မလား?
ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံညီမျှခြင်း MODEL (SEM) ဖြစ်ပါသည် အရေအတွက် ကိုလည်းအရည်အသွေးနည်းစနစ်များထည့်သွင်းနိုင်သည်ကိုသုတေသန technique ကို။ SEM variable တွေကိုအကြားကြောင်းကျိုးဆက်စပ်ဆက်ဆံရေးကိုပြသအသုံးပြုသည်။ SEM မှာပြထားတဲ့ဆက်ဆံရေးသုတေသီများ၏ယူဆချက်ကိုကိုယ်စားပြုသည်။ ပုံမှန်အားဖြင့်ဤဆက်ဆံရေးကစာရင်းအင်း directionality များအတွက်စမ်းသပ်ပြီးမရနိုင်ပါ။
SEM သုတေသနလေ့လာမှုပုံစံဒီဇိုင်းကိုအတည်ပြုရန်ထက်တစ်ဖြစ်ရပ်ဆန်းစူးစမ်းသို့မဟုတ်ရှင်းပြဖို့ဒီဇိုင်းပြုလုပ်သုတေသနအတွက်အများအားဖြင့်အသုံးပြုသည်။
ဒါကသုတေသီတစ်ဦးအယူအဆအတွက် variable တွေကိုအကြားဆက်ဆံရေး၏ခွန်အားစိတ်ဝင်စားဖြစ်မည်အကြောင်းပြောဖြစ်တယ်, SEM တစ်ခုစျေးကြီးသုတေသနစီမံကိန်းကိုမှကျူးလွန်ခြင်းမရှိဘဲသူတို့အား variable တွေကိုဆန်းစစ်ဖို့နည်းလမ်းဖြစ်ပါတယ်။ SEM တစ်အမြင်အာရုံ display ကိုအတွက် data တွေကိုထုတ်လုပ် - နှင့်ဤသည်၎င်း၏အယူခံဝင်၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ SEM သုံးပြီးသောအခါ, သုတေသီတစ်ဦးသပ်ရပ်ရရှိသွားတဲ့ အမြင်အာရုံ display ကို ဒေတာရဲ့နောက်ကွယ်ကစာရင်းဇယားအတော်လေးရှုပ်ထွေးနေကြသည်လျှင်ပင်, အနက်ကိုဘော်ပြရန်လွယ်ကူကြောင်း။
အဘယ်အရာကို Cross-Section မူကွဲကိုဆိုလိုသနည်း
cross-section အပြောင်းအလဲသုတေသနလေ့လာမှု၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ကြောင်းသူဖြေဆိုသူဖြတ်ပြီးအပြောင်းအလဲဖြစ်ပါတယ်။
SEM variable တွေကိုအကြားရှုပ်ထွေးဆက်ဆံရေးကိုကြည့်ဖို့ဒီဇိုင်းပြုလုပ်ခြင်း, အမြင်အာရုံကိုယ်စားပြုဖို့ဆက်ဆံရေးကိုလျှော့ချရန်။ တစ်ဦးကသုတေသနဒီဇိုင်းကိုဒီဇိုင်းဖွဲ့စည်းပုံ၏ terns နှင့်သုတေသနအတွက်ကောက်ယူသောတိုင်းတာတှငျဖျောပွထားနိုင်ပါတယ်။ ဤရွေ့ကားထိုအခြေခံအဆောက်အဦးများနှင့်တိုင်းတာခြင်းဆက်ဆံရေးဟာအယူအဆများအတွက်အခြေခံဖြစ်ကြသည်။
SEM သုံးပြီးသောအခါ, သုတေသနဒီဇိုင်းကွန်ပျူတာအားဖြင့်လုပ်ပါတယ်နိုင်ပါသည်။ SEM မော်ဒယ်မှာပြနေကြသည်သောဆက်ဆံရေးကိုတစ်ဦး matrix ကိုအတွက်စီစဉ်ပေးသည့်ဒေတာများကဆုံးဖြတ်ထားကြသည်။ SEM အဆိုပါကောက်ချက်ဖြစ်ထွန်းသောမော်ဒယ်လ်လုပ်ဖို့ Cross-Section အပြောင်းအလဲအသုံးပြုသည်။
Path ကိုသုံးသပ်ခြင်း၏ Idea ဘယ်မှာ မှစ. လာကြသလား
SEM cross-section ဖြစ်ပါတယ် စာရင်းအင်းမော်ဒယ် technique ကို စီးပွားရေးဆန်းစစ်အတွက်၎င်း၏မူလရှိပါတယ်။
စီးပွားရေးဘောဂဗေဒ၏လယ်ပြင်နှင့်ကွဲပြားခြားနားသောအခြေအနေများနှင့် variable တွေကိုပြုလုပ်အကျိုးသက်ရောက်မှုစီးပွားရေးတို့တွင်ဆက်ဆံရေးကိုဖော်ပြရန်ဘောဂဗေဒအတွက်အသုံးပြုကြသည်သောသင်္ချာကိုဆိုလိုသည်။
SEM အချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနှင့်မျိုးစုံဆုတ်ယုတ်ပေါင်းစပ်ဖြစ်ပါတယ်။ စည်းကမ်းချက်များဆခွဲကိန်းနှင့် variable ကိုစာရင်းဇယားများတွင်တူညီသောအယူအဆရည်ညွှန်း။
Path ကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသုတေသနသုတေသနဒီဇိုင်းအတွက်လွတ်လပ်သော variable တွေကိုနှင့်မှီခို variable တွေကိုဆန်းစစ်ဖို့ခွင့်ပြုကြောင်း multivariate လုပ်ထုံးလုပ်နည်းအမျိုးအစားဖြစ်သည့် SEM, တစ်မူကွဲသည်။
- variable တွေကိုစဉ်ဆက်မပြတ်သို့မဟုတ် discrete နိုင်ပါတယ်။
- SEM တိုင်းတာ variable တွေကိုနှင့်ငုပ်လျှိုးနေ variable တွေကိုနှင့်အတူအလုပ်လုပ်ပါတယ်။
- Path ကိုသုံးသပ်ခြင်းသာတိုင်းတာတန်ဖိုးများကိုအသုံးပြုသည်။
- တိုင်းတာ variable တွေကိုလေ့လာတွေ့ရှိခြင်းနှင့်တိုင်းတာကြသည်နိုင်ပါသည်။
- ငုပ်လျှိုးနေ variable တွေကိုတိုက်ရိုက်ကြည့်ရှုလေ့လာရနိုင်မှာမဟုတ်ဘူး, ဒါပေမယ့်သူတို့ရဲ့တန်ဖိုးတွေကိုလေ့လာ variable တွေကိုသူတို့ရဲ့ဆက်ဆံရေးအားဖြင့်ဆိုလိုနိုင်ပါတယ်။
- နှစ်ခုသို့မဟုတ်နှစ်ခုထက်ပိုသောတိုင်းတာ variable တွေကိုတစ်ငုပ်လျှိုးနေ variable ကိုများအတွက်တန်ဖိုးဆုံးဖြတ်ရန်လိုအပ်သည့်ဖြစ်ကြသည်။
အတိုင်းအတာများနှင့်ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံ & Models အကြားခြားနားချက်ကဘာလဲ?
တစ်ဦးကတိုင်းတာခြင်းမော်ဒယ်နှင့်ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမော်ဒယ်: SEM နှစ်ခုအခြေခံအစိတ်အပိုင်းများရှိနေပါတယ်။
(တိုင်းတာနဲ့ငုပ်လျှိုးနေနှစ်ဦးစလုံး) ကို variable တွေကိုအကြားဆက်ဆံရေးဟာတိုင်းတာခြင်းမော်ဒယ်မှာပြနေကြသည်။ အဆိုပါငုပ်လျှိုးနေ variable တွေကိုအကြားကိုသာဆက်ဆံရေးဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမော်ဒယ်မှာပြနေကြသည်။
ငုပ်လျှိုးနေ variable တွေကိုသုံးပြီးတစ်ခုမှာအရေးကြီးသောအကျိုးအတွက်သူတို့ကျပန်းအမှားအခမဲ့ဖြစ်ပါတယ်။ အဆိုပါငုပ်လျှိုးနေ variable တွေကိုနှင့်အတူသက်ဆိုင်တဲ့အမှားကစာရင်းအင်းအဆိုပါ SEM ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာအတွက်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့်ဖယ်ရှားသည်။ တစ်ခုသာဘုံကှဲလှဲနေဆဲဖြစ်သည်။ သပ်ရပ်။
ဘယ်လို SEM ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖျြောပါသလား
တစ်ဦးက SEM ငါးခု discrete ခြေလှမ်းများကတဆင့်တည်ဆောက်ထားသည်။ အောက်မှာဖေါ်ပြတဲ့အတိုင်းသူတို့နေသောခေါင်းစဉ်:
ပထမဦးဆုံးစနစ်ကျသောညီမျှခြင်းမော်ဒယ်လင်းအကြောင်းကိုလေ့လာသင်ယူသောအခါ, တစ်ဦးချင်းစီသည်ဤခြေလှမ်းများ၏တစ်ဦးချင်းစီစဉ်းစားရန်အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။ မပေးလွတ်လပ်စွာပေမယ့်ကိုယ့်တဦးတည်းနေတဲ့အချိန်မှာ။