আমি লাভান আউটপুট কীভাবে ব্যাখ্যা করব?

Question

আমি নিশ্চিতকরণমূলক গুণক বিশ্লেষণ (সিএফএ) ব্যবহার করে চেষ্টা করছি lavaan। উত্পাদিত আউটপুটটির ব্যাখ্যা করতে আমার বেশ কষ্ট হচ্ছে lavaan।

আমার একটি সাধারণ মডেল রয়েছে - সংগৃহীত জরিপ ডেটা থেকে আইটেমগুলি দ্বারা সমর্থিত 4 টি কারণ। উপাদানগুলি আইটেমগুলি দ্বারা যা পরিমাপ করা হয় তার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হয়, যতক্ষণ না মনে হয় যে তারা বৈধ পরিমাপ হিসাবে পরিবেশন করতে পারে।

lavaanএর দ্বারা উত্পাদিত নিম্নলিখিত আউটপুটটি বুঝতে আমাকে সহায়তা করুন cfa():

 Number of observations                          1730

  Estimator                                         ML
  Minimum Function Test Statistic              196.634
  Degrees of freedom                                21
  P-value (Chi-square)                           0.000

Model test baseline model:

  Minimum Function Test Statistic             3957.231
  Degrees of freedom                                36
  P-value                                        0.000

User model versus baseline model:

  Comparative Fit Index (CFI)                    0.955
  Tucker-Lewis Index (TLI)                       0.923

আমার এই প্রশ্নগুলি রয়েছে:

1. বেসলাইন মডেলটি কীভাবে সংজ্ঞায়িত হয়?
2. প্রদত্ত স্বাধীনতার নির্দিষ্ট ডিগ্রির জন্য, গণনা করা চি-বর্গ পরিসংখ্যান প্রত্যাশার চেয়ে বড়, পি-ভ্যালুতে 0.000 এর সমান কোন ব্যাখ্যা আছে কি?
3. সিএফআই এবং টিএলআইয়ের উপর ভিত্তি করে, এটি প্রদর্শিত হয় যে আমার প্রায় একটি যুক্তিসঙ্গত মডেল রয়েছে। এটি কি ন্যায্য ব্যাখ্যা?

Comments

আমি আপনাকে লাভান গুগল গ্রুপে যোগ দেওয়ার পরামর্শ দিই, এটি একটি দুর্দান্ত উত্স, এবং লাভান তৈরির লোক, ইয়ভেস প্রচুর প্রশ্নের উত্তর দিতে খুব সক্রিয়।

— robin.datadrivers

আপনার দ্বিতীয় প্রশ্নটির অর্থ কী? একটি পি ২0,000 এর -value মানে পি -value <.0005 (সাধারনত আপনি সম্ভবত এই প্রতিবেদন চাই পি <.001)।

— প্যাট্রিক কৌলম্বে

Answer 1

1) বেসলাইনটি একটি নাল মডেল, সাধারণত আপনার সমস্ত পর্যবেক্ষিত ভেরিয়েবলগুলি কোনও অন্যান্য ভেরিয়েবলগুলি সহ কোভারিতে সীমাবদ্ধ থাকে (অন্য কোনও উপায়ে বলুন, সমবায়িকাগুলি 0 তে সংশোধন করা হয়েছে) - কেবল পৃথক রূপগুলি অনুমান করা হয়। এটি প্রায়শই 'যুক্তিসঙ্গত' সবচেয়ে খারাপ-সম্ভাব্য ফিটিং মডেল হিসাবে গ্রহণ করা হয়, যার বিরুদ্ধে মডেল ফিটের তুলনামূলক সূচকগুলি গণনা করার জন্য আপনার লাগানো মডেলের তুলনা করা হয় (যেমন, সিএফআই / টিএলআই)।

2) চি-বর্গাকার পরিসংখ্যান (সর্বনিম্ন ফাংশন পরীক্ষার পরিসংখ্যান হিসাবে লেবেলযুক্ত) আপনার নির্দিষ্ট এবং নাল / বেসলাইন উভয় মডেলের জন্য নিখুঁত মডেল ফিটের পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হয়। এটি মূলত আপনার মডেল-অন্তর্নিহিত ভেরিয়েন্স / কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স এবং আপনার পর্যবেক্ষণের বৈকল্পিকতা / কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের মধ্যে বিচ্যুতি একটি পরিমাপ। উভয় ক্ষেত্রে নিখুঁত ফিটের নাল বাতিল করা হয় ( পি<.001), যদিও এটি বেসলাইন / নাল মডেলের ক্ষেত্রে ডিজাইনের মাধ্যমে। কিছু পরিসংখ্যানবিদ (যেমন, ক্লেইন, ২০১০) যুক্তি দিয়েছেন যে মডেল ফিটের চি-বর্গ পরীক্ষা কোনও মডেলের গুণাগুণ মূল্যায়নে কার্যকর, তবে বেশিরভাগই তার ব্যাখ্যায় প্রচুর পরিমাণে ধারণাকে নিরুৎসাহিত করেন, উভয় ধারণার জন্য (যেমন, নালার নিখুঁত ফিট অযৌক্তিক) এবং ব্যবহারিক (উদাহরণস্বরূপ, চ-বর্গ পরীক্ষা নমুনা আকারের জন্য সংবেদনশীল) ব্রাউন, 2015 দেখুন; উদাহরণস্বরূপ, লিটল, 2013, দেখুন)। এটি অবশ্য বেশ কয়েকটি অন্যান্য, আরও তথ্যবহুল, মডেল ফিটের সূচকগুলি গণনা করার জন্য দরকারী।

৩) কোন স্তরের মডেল ফিটকে "গ্রহণযোগ্য" হিসাবে বিবেচনা করা হয় তার জন্য নিয়মানুবর্তিতা থেকে শৃঙ্খলার চেয়ে আলাদা হতে পারে তবে হু ও বেন্টলারের (1999) অনুসারে আপনি "গ্রহণযোগ্য" হিসাবে বিবেচিত হন the .955 এর একটি সিএফআই প্রায়শই "ভাল" হিসাবে বিবেচিত হয়। তবে মনে রাখবেন যে টিএলআই এবং সিএফআই উভয়ই মডেল ফিটের তুলনামূলক সূচক - তারা আপনার মডেলের ফিটটিকে আপনার (সবচেয়ে খারাপ ফিটিং) নাল মডেলের ফিটের সাথে তুলনা করে। হু অ্যান্ড বেন্টলার (১৯৯৯) পরামর্শ দিয়েছে যে আপনি কোনও আপেক্ষিক এবং মডেল ফিটের পরম সূচক উভয়ের ব্যাখ্যা / প্রতিবেদন করুন । মডেল ফিটের পরম সূচকগুলি আপনার মডেলের ফিটকে একটি নিখুঁত ফিটিং মডেলের সাথে তুলনা করে - আরএমএসইএ এবং এসআরএমআর বেশ কয়েকজন ভাল প্রার্থী (প্রাক্তন প্রায়শই একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের সাথে গণনা করা হয়, যা দুর্দান্ত)।

তথ্যসূত্র

ব্রাউন, টিএ (2015) প্রয়োগিত গবেষণার জন্য কনফার্মেটরি ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ (২ য় সংস্করণ) । নিউ ইয়র্ক, এনওয়াই: গিলফোর্ড প্রেস

হু, এল।, এবং বেন্টলার, প্রধানমন্ত্রী (1999)। সমবায় কাঠামো বিশ্লেষণে ফিট সূচকের জন্য কাটফ মানদণ্ড: নতুন বিকল্পের তুলনায় প্রচলিত মানদণ্ড। স্ট্রাকচারাল সমীকরণ মডেলিং , 6 , 1-55।

ক্লিন, আরবি (2010)। কাঠামোগত সমীকরণ মডেলিংয়ের নীতি ও অনুশীলন (তৃতীয় সংস্করণ) । নিউ ইয়র্ক, এনওয়াই: গিলফোর্ড প্রেস

ছোট, টিডি (2013) 2013 অনুদৈর্ঘ্য কাঠামোগত সমীকরণ মডেলিং । নিউ ইয়র্ক, এনওয়াই: গিলফোর্ড প্রেস

Comments

রেফারেন্সের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ। এটি সত্যিই সহায়ক হয়েছে!

— জুডি

সমস্যা নেই, জুডি। ব্রাউন (২০১৫), লিটল (২০১৩ - এমনকি আপনি অনুদৈর্ঘ্য মডেলিংয়ের পরিকল্পনা করছেন না) এবং বিউজিয়ান (২০১৪) সমস্তই SEM- এ সত্যই অ্যাক্সেসযোগ্য পরিচিতি সরবরাহ করে। আমি Beaujean (2014) সর্বাধিক সুপারিশ করব, যদি আপনি প্রাথমিকভাবে আর / লাভান প্যাকেজের উপর নির্ভর করতে চান। তবে ধারণাগতভাবে, তারা সমস্ত দুর্দান্ত সূচনা সংস্থান।

— jsakaluk

@jsakaluk আপনি অনুদৈর্ঘিক প্রসঙ্গে বেসলাইন নাল মডেলটি কীভাবে নির্দিষ্ট করবেন? আমি দ্রাঘিমাংশের SEM (2013) এর উপর লিটলের বইয়ের কিছু অংশ পড়েছি, তবে শূন্য মডেলটিতে কারণগুলির মধ্যে সহবাসের বিষয়টি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে কিনা তা সম্পর্কে আমি নিশ্চিত নই।

— অ্যামনেট

আপনি কোন নাল মডেলটি নির্দিষ্ট করার চেষ্টা করছেন তার উপর এটি নির্ভর করে। Manতিহ্যগত নাল মডেলটির ম্যানুয়ালি উল্লেখ করে এর মাঝে মাঝে ব্যবহার রয়েছে তবে লিটল (২০১৩) একটি বিকল্প নাল মডেল নিয়েও আলোচনা করেছে যা অনুদৈর্ঘ্য মডেলগুলির জন্য নির্দিষ্ট করা যেতে পারে (এবং এটি অন্য কেউ না থাকলে এটি আমাকে অবাক করে না)। এখানে আলোচনা করার জন্য এটি কিছুটা অফ-থ্রেড বলে মনে হচ্ছে তবে একটি নতুন প্রশ্ন সার্থক হতে পারে।

— jsakaluk