تشتمل نمذجة المعادلات الهيكلية ( SEM ) على مجموعة متنوعة من النماذج الرياضية ، وخوارزميات الكمبيوتر ، والأساليب الإحصائية التي تناسب شبكات البنيات للبيانات. [1] SEM يشمل تحليل تأكيدي عامل ، تحليل مركب مؤكد ، تحليل المسار ، جزئي أقل النمذجة الساحات الطريق ، و النمذجة النمو الكامنة . [2] لا ينبغي الخلط بين المفهوم وبين المفهوم ذي الصلة للنماذج الهيكلية في الاقتصاد القياسي ، ولا مع النماذج الهيكلية في الاقتصاد. غالبًا ما تُستخدم نماذج المعادلة الهيكلية لتقييم التراكيب "الكامنة" التي لا يمكن ملاحظتها. غالبًا ما يستدعي نموذج قياس يحدد المتغيرات الكامنة باستخدام واحد أو أكثر من المتغيرات الملاحظة ، ونموذج هيكلي يفترض العلاقات بين المتغيرات الكامنة. [1] [3] يمكن تقدير الروابط بين تراكيب نموذج المعادلة الهيكلية مع معادلات الانحدار المستقلة أو من خلال مناهج أكثر مشاركة مثل تلك المستخدمة في LISREL. [4]
يتم تبرير استخدام SEM بشكل شائع في العلوم الاجتماعية نظرًا لقدرته على حساب العلاقات بين البنى غير الملحوظة (المتغيرات الكامنة) من المتغيرات القابلة للملاحظة. [5] لتقديم مثال بسيط ، لا يمكن قياس مفهوم الذكاء البشري بشكل مباشر حيث يمكن قياس الطول أو الوزن. بدلاً من ذلك ، يطور علماء النفس فرضية للذكاء ويكتبون أدوات قياس مع عناصر (أسئلة) مصممة لقياس الذكاء وفقًا لفرضيتهم. [6] ثم يستخدمون SEM لاختبار فرضيتهم باستخدام البيانات التي تم جمعها من الأشخاص الذين خضعوا لاختبار ذكائهم. مع SEM ، سيكون "الذكاء" هو المتغير الكامن وعناصر الاختبار ستكون المتغيرات الملاحظة.
يظهر نموذج مبسط يشير إلى أن الذكاء (كما يقاس بأربعة أسئلة) يمكن أن يتنبأ بالأداء الأكاديمي (كما تم قياسه بواسطة SAT و ACT و GPA للمدرسة الثانوية) موضح أعلاه (أعلى اليمين). في الرسوم البيانية SEM ، تظهر المتغيرات الكامنة بشكل بيضوي والمتغيرات الملاحظة كمستطيلات. يوضح الرسم البياني أعلاه كيف يؤثر الخطأ (هـ) على كل سؤال استخباري ونتائج اختبار SAT و ACT و GPA ، ولكنه لا يؤثر على المتغيرات الكامنة. يوفر SEM تقديرات رقمية لكل من المعلمات (الأسهم) في النموذج للإشارة إلى قوة العلاقات. وبالتالي ، بالإضافة إلى اختبار النظرية العامة ، فإن SEM تسمح للباحث بتشخيص المتغيرات التي تمت ملاحظتها والتي تعد مؤشرات جيدة للمتغيرات الكامنة. [7]
تم استخدام طرق مختلفة في نمذجة المعادلة الهيكلية في العلوم ، [8] الأعمال ، [9] والمجالات الأخرى. غالبًا ما يعالج نقد أساليب التسويق عبر محرك البحث المزالق في المعضلات الرياضية والصياغة الخارجية الضعيفة لبعض النماذج المقبولة والتحيز الفلسفي المتأصل في الإجراءات القياسية. [10]
يتم تبرير استخدام SEM بشكل شائع في العلوم الاجتماعية نظرًا لقدرته على حساب العلاقات بين البنى غير الملحوظة (المتغيرات الكامنة) من المتغيرات القابلة للملاحظة. [5] لتقديم مثال بسيط ، لا يمكن قياس مفهوم الذكاء البشري بشكل مباشر حيث يمكن قياس الطول أو الوزن. بدلاً من ذلك ، يطور علماء النفس فرضية للذكاء ويكتبون أدوات قياس مع عناصر (أسئلة) مصممة لقياس الذكاء وفقًا لفرضيتهم. [6] ثم يستخدمون SEM لاختبار فرضيتهم باستخدام البيانات التي تم جمعها من الأشخاص الذين خضعوا لاختبار ذكائهم. مع SEM ، سيكون "الذكاء" هو المتغير الكامن وعناصر الاختبار ستكون المتغيرات الملاحظة.
يظهر نموذج مبسط يشير إلى أن الذكاء (كما يقاس بأربعة أسئلة) يمكن أن يتنبأ بالأداء الأكاديمي (كما تم قياسه بواسطة SAT و ACT و GPA للمدرسة الثانوية) موضح أعلاه (أعلى اليمين). في الرسوم البيانية SEM ، تظهر المتغيرات الكامنة بشكل بيضوي والمتغيرات الملاحظة كمستطيلات. يوضح الرسم البياني أعلاه كيف يؤثر الخطأ (هـ) على كل سؤال استخباري ونتائج اختبار SAT و ACT و GPA ، ولكنه لا يؤثر على المتغيرات الكامنة. يوفر SEM تقديرات رقمية لكل من المعلمات (الأسهم) في النموذج للإشارة إلى قوة العلاقات. وبالتالي ، بالإضافة إلى اختبار النظرية العامة ، فإن SEM تسمح للباحث بتشخيص المتغيرات التي تمت ملاحظتها والتي تعد مؤشرات جيدة للمتغيرات الكامنة. [7]
تم استخدام طرق مختلفة في نمذجة المعادلة الهيكلية في العلوم ، [8] الأعمال ، [9] والمجالات الأخرى. غالبًا ما يعالج نقد أساليب التسويق عبر محرك البحث المزالق في المعضلات الرياضية والصياغة الخارجية الضعيفة لبعض النماذج المقبولة والتحيز الفلسفي المتأصل في الإجراءات القياسية. [10]
