SEM और CFA: थीसिस के मॉडल की तैयारी

CFA के measurement model और SEM के structural model में अंतर, identification, estimation और व्याख्या की सीमाएँ समझें।

संक्षिप्त उत्तर

CFA पहले से प्रस्तावित measurement structure की जाँच करता है। SEM में constructs के बीच संबंध भी मॉडल किए जा सकते हैं। अच्छा model fit अपने आप सिद्धांत या कारण-परिणाम संबंध को साबित नहीं करता।

सिद्धांत और indicators

हर latent construct के indicators और उनके स्रोत तय करें। रास्तों का कारण शोध साहित्य से जोड़ें। डेटा देखकर बनाया गया मॉडल उसी डेटा पर confirmatory प्रमाण की तरह प्रस्तुत न करें।

मॉडल और डेटा की तैयारी

Identification, complexity, ordinal responses, missing data और distribution की जाँच करें। सभी मॉडल के लिए एक न्यूनतम sample-size नियम पर्याप्त नहीं है। Estimator का चुनाव डेटा और विश्लेषण उद्देश्य के अनुरूप होना चाहिए।

Fit और संशोधन

Fit indices के साथ coefficients, residuals और अनिश्चितता देखें। Modification indices का पीछा करके निरर्थक paths जोड़ना overfitting कर सकता है। बदलाव का सैद्धांतिक कारण और exploratory स्वरूप स्पष्ट करें।

जाँच योग्य रिपोर्ट

Measurement तथा structural results अलग और संगत रूप में दें। Questionnaire, conceptual diagram और coding विवरण परामर्श के लिए तैयार रखें। किसी विशेष fit index या significant path की गारंटी नहीं दी जा सकती।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

CFA और EFA एक जैसे हैं?

नहीं। EFA संरचना खोजता है; CFA पूर्वनिर्धारित संरचना की जाँच करता है। डेटा का उपयोग किस चरण में हुआ, स्पष्ट रखें।

Cross-sectional SEM से causality साबित होती है?

केवल मॉडल फिट से नहीं। समयक्रम, confounding और डिजाइन की मान्यताएँ भी आवश्यक हैं।