Treść książki

Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
1.2.Kowariancyjnemodelowanierównaństrukturalnych
ekonomiczną7.Wypełniająclukę,wdalszejczęścirozdziałudokonamyza-
temprzeglądumetodSEM,zwłaszczapodkątemichzastosowańwobszarze
informatykiekonomicznej.
1.2.
Kowariancyjnemodelowanierównaństrukturalnych
1.2.1.
Wielośćmetodmodelowaniastrukturalnego
Podnazwąmodelowanierównaństrukturalnychkryjesiętakwieleróżnych
metod,żetrudnojestznaleźćprostąijednocześniedokładnądefinicjęte-
gopojęcia.Loelin(2004,s.1)uznajezakluczowedwienastępującecechy
modeliSEM:1)umożliwiająłącznąanalizęwieluzmiennychoraz2)analizo-
wanezmiennemogąbyćukryte,cooznacza,żezmienneteniemierzone
bezpośrednio8.BollenzkoleiwyróżniatrzykluczoweskładnikiSEM:analizę
ścieżki,modelowaniepojęćjakozmiennychukrytych,mierzonychpośred-
nioorazuogólnionemetodyestymacji.Bollenpodkreślazasadniczeznaczenie
analizywariancji-kowariancji:nProcedury[SEM]dotycząkowariancji,aniepo-
jedynczychobserwacji.Zamiastminimalizowaćróżnicępomiędzywartościami
zaobserwowanymiaobliczonyminapodstawiemodelu,minimalizowanajest
różnicapomiędzymacierząkowariancjiwpróbieamacierząteoretyczną”(Bol-
len,1989,s.3).MetodySEMrozwinęłysięwdużymstopniuwdziedzinie
badańpsychologicznych,stądwieleznichzostałoopracowanychprzezpsy-
chologówzuwzględnieniemspecyfikibadawczejtejdziedzinywiedzy(Bollen,
1989;Kline,2004;Konarski,2009).
Konsekwencjąwykorzystaniadoestymacjiparametrówmodelumacierzy
wariancji-kowariancjiimetodynajwiększejwiarygodnościwmetodachSEM
jestkoniecznośćuwzględnieniawieluzałożeństatystycznych,wtymzałożeń
dotyczącychrozkładuzmiennychobserwowalnych,wielkościpróby,złożoności
modeluoraztypuzależnościpomiędzyzmiennymiukrytymiaobserwowalny-
mi.AlternatywądlametodSEMjest,wywodzącasięzanalizykanonicznej,
częściowametodanajmniejszychkwadratów(partialleastsquares,plS),opra-
cowanaprzezHermanaWalda(Gatnar,2004;Tenenhausiinni,2005).Ponie-
ważalgorytmplSmożebyćczęściąróżnychmetodstatystycznych(Haenlein
iKaplan,2004;JakobowicziDerquenne,2007),przyjęłosięwanglojęzycznej
literaturzeprzedmiotu(Tenenhausiinni,2005)określaćjakomodelowanie
ścieżkowecząstkowąmetodąnajmniejszychkwadratów(PLSpathmodelling,
plSpM)wykorzystaniemetodyplSdoestymacjistrukturalnychmodelilinio-
7Podobniezresztąjestwinnychdziedzinachnaukspołecznych,jaknauki
ozarządzaniuczymarketing(Sztemberg-Lewandowska,2008).
8PodkreślatotakżeGatnar(2003,s.77):DModelowanierównaństrukturalnych
pozwalanastatystyczneujęciestrukturyprzyczynowo-skutkowejbadanegozjawiska,
wktórymwystępujązmienneukryte”
.SEMokreślasięjakoDmetodydrugiej
generacji”(FornelliLarcker,1981),będąceuogólnieniemwielumetodDpierwszej
generacji”,takichjak:analizaczynnikowaianalizagłównychskładowych,regresja
wieloraka,analizaścieżkiorazanalizadyskryminacyjna.
15