Introduzione a Lisrel: richiami teorici [Pdf] - Marco Vicentini

More documents

Recommendations

Info

� Specifica del modello  � Scrivere le equazioni per specificare  ▪ Ciascun peso fattoriale  ▪ MV1 = λ(LV) + e1  ▪ E.s.: BDI = λ11(Depression) + e1  ▪ Ciascuna relazione tra variabile latente  ▪ LV endogena = γ(LV esogena) + d2  ▪ Depression LV = γ21(Coping LV) + d2  ▪ Indicare quali parametri stimare  ▪ Liberi (FR, 1), fissati (FI, 0), vincolati (VA, ST, EQ, …)  � Queste equazioni implicano un modello  � Questo modello cerca di spiegare la matrice di varianza‐ covarianza (Σ vs. S)  ▪ La relazione tra le variabili osservate  Marco Vicen+ni – Introduzione a Lisrel ‐  Slide 14 
� Stima dei parametri del modello  � Viene effettuata matematicamente con pesanti  calcoli di algebra matriciale e regole di tracking  � Le procedure di stima includono  ▪ Maximum Likelihood  ▪ Minimi quadrati generalizzati  ▪ Metodi asintotici liberi dagli assunti di distribuzioni note   � La stima produce una funzione di adattamento  del modello ai dati  ▪ Ci dice quanto bene abbiamo riprodotto la matrice Σ con il  nostro modello e la stima dei parametri  Marco Vicen+ni – Introduzione a Lisrel ‐  Slide 15 
Page 1 and 2: Facoltà di Psicologia di P
Page 3 and 4: � Il primo a occuparsi de
Page 5 and 6: � Vengono anche chiamati: 
Page 7 and 8: � Approcci principali, bastat
Page 9 and 10: Variabili  Osservate  Latenti
Page 11 and 12: � Si verifica un modello 
Page 13: � Tipologia di variabili la
Page 18 and 19: Marco Vicen+ni - Introduzione
Page 24 and 25: � “ Se scegliamo un gru
Page 26 and 27: � La covarianza è un ind
Page 32 and 33: Matrici di covarianza (CM) 
Page 34 and 35: es0.out  Total Sample Size = 5 Un
Page 36 and 37: Solamente un breve accenno 
Page 38 and 39: � Potremmo formulare un mod
Page 42 and 43: DA MA=CM NO=1616 NI=7  LA
Page 46 and 47: λ x  Marco Vicen+ni - Intr
Page 48 and 49: θ δ  Marco Vicen+ni - Int
Page 52 and 53: Variabile  dipendente  Marco 
Page 54 and 55: Relazione  Variabili  Matrice
Page 58 and 59: La verifica di ipotesi e 
Page 60 and 61: � Affinché un SEM sia id
Page 62 and 63: � Consideriamo le matrici S
Page 64 and 65:
� Sulla base di quanto di
Page 66 and 67:
� Se l’incongruenza fra i
Page 68 and 69:
� Una volta accertata l’a
Page 70 and 71:
� Determinazione dell’adattam
Page 72 and 73:
da Schermelleh‐Engel (2003)
Page 74 and 75:
� E se il mio modello e
Page 77:
� [ ce ne è di strada
Page 81 and 82:
� Assunzioni per una CFA 
Page 83 and 84:
� Non normalità dei dati
Page 85 and 86:
da Chiesi, Menzione, & Prim
Page 87 and 88:
da Chiesi, Menzione, & Prim
Page 89 and 90:
! Da Chiesi et al. 2005
Page 91 and 92:
Marco Vicen+ni - Introduzione
Page 93 and 94:
Analisi della struttura fatto
Page 95 and 96:
Da Vidotto, Vicentini, Argent
Page 97 and 98:
� Il dataset e gli esempi
Page 99 and 100:
Un modello relativo all’app
Page 101 and 102:
da Del Favero, Boscolo, Vid
Page 103 and 104:
� Il dataset e gli esempi
Page 105 and 106:
da Schermelleh‐Engel (2003)
show all

Introduzione a Lisrel: richiami teorici [Pdf] - Marco Vicentini

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?