タグ付けされた質問 「path-model」

すべての変数がグループ内にネストされた個々の観測値であるマルチステージパスモデル（AはBを予測し、BはCを予測し、CはDを予測します）をテストします。これまで、Rでの複数のユニークなマルチレベル分析を通じてこれを行ってきました。 SEMのような手法を使用して、複数のパスを同時にテストし（A-> B-> C-> D）、2レベル（グループ内の個人）を適切に処理することをお勧めします。 MPLUSがこれを処理できることを理解しています。使用できるRパッケージはありますか？

18 r  multilevel-analysis  sem  path-model 

従来のメディエーションモデルでは、次の図に示すパスがあります 、 XとYの間のMの媒介効果をテストする最初のステップは、XがYと有意に相関していることです（図のパネルAに示すように）。 しかし、私は状況にぶつかったパスAとパスBが強く重要ですが、パスCではありません。パスcと比較すると、パスc 'は重要ではありませんが、係数は減少しています。 この場合、X、Y、およびMの関係について話すことはまだ価値がありますか？もしそうなら、論文でこの関係に対処するための最良の方法は何ですか？XはYに間接的な影響を与えるが、直接的な影響はないと主張することはできますか？ 3つのサンプル、同じパスモデルをテストしています。n1=124,n2=49,n3=166n1=124,n2=49,n3=166n_1 = 124, n_2 = 49, n_3 = 166

12 mediation  path-model 

この質問はここで行われましたが、誰も良い答えを出しませんでした。ですから、もう一度提示するのは良い考えだと思います。また、コメントや質問をさらに追加したいと思います。 最初の質問は、「PLSパスモデリング」と「PLS回帰」の違いは何ですか？より一般的に言えば、構造方程式モデリング（SEM）、パスモデリング、回帰とは何ですか？私の理解では、回帰は予測に重点を置いていますが、SEMは応答と予測子の関係に重点を置いており、パスモデリングはSEMの特別なケースですか？ 2つ目の質問は、PLSはどの程度信頼できるかということです。最近、Rönkköet al。で強調されたように、多くの批判の対象となっています。2016およびRönkköet al。2015のような高ティア誌にPLSに基づいて論文の拒否にどのリード運用管理のジャーナル（ここでは雑誌編集者からの注記があります）： PLSは例外なく、OM研究者が使用するモデルの種類におけるモデリングアプローチが間違っていると結論付けたため、実質的にすべてのPLSベースの原稿を拒否しています。 私の分野は分光学であり、管理/心理学や統計学ではありません。上記でリンクされた論文では、著者はSEM法としてのPLSについてより多く話しているが、私には、彼らの批判はPLS回帰にも当てはまると思われる。

11 sem  partial-least-squares  path-model 

semRの関数を使用してパス分析を実行しました。フィットしたモデルは、直接パスと間接パスの両方で構成されています。SEM係数の推定値の解釈に問題があります。 Rは合計効果=（直接効果+間接効果）の値を直接与えるのですか、それとも間接パスにある係数を乗算してから直接パスにある係数に追加する必要がありますか？これは、生/絶対相関係数を使用してパス分析を行う通常の方法です。 たとえば、X（独立変数）、Y（独立変数）、およびM（仲介変数）について考えてみます。 それらの間の生/絶対相関/標準化回帰係数はXとY -0.06です。XおよびM 0.22およびMおよびY 0.28一方、Rのパス分析/ semでは、上記の係数はXおよびY -0.13です。XおよびM 0.22およびMおよびY 0.31。 したがって、XとYの合計効果は-0.13に等しいですか？ あるいは、変数Mのアカウントへの影響を考慮して、この係数をどのように解釈すべきですか？

8 r  interpretation  sem  path-model