no comments

ADAKAH SEM DIUTAMAKAN DALAM KAJIAN EKSPERIMEN?

Kajian kami terhadap kertas yang diterbitkan menunjukkan kelalaian kedua yang tidak dapat dikecualikan. SEM hanya jarang digunakan dalam konteks eksperimen yang benar; itu, kajian di mana para peserta secara rawak ditugaskan untuk rawatan dan pemboleh ubah bebas secara langsung dimanipulasi. Sebagai contoh, walaupun bukti bahawa SEM boleh memberikan model yang agak baru untuk menilai proses rawatan dan hasil (mis., Khoo 2001, Muth’en & Curran 1997), ia jarang digunakan dalam kajian rawatan rawak. Kami membuat spekulasi bahawa terdapat beberapa sebab mengapa saintis klinikal cenderung untuk tidak menggunakan SEM dalam kajian eksperimen. Pertama, secara sejarahnya, ia telah dilihat sebagai teknik untuk menguji hipotesis kausal dalam konteks kajian tidak percakapan yang menunjukkan peranan penting. Kedua, para penyelidik prihatin bahawa kemasukan pembolehubah kategori yang menggambarkan status kumpulan mungkin melanggar anggapan normatif multivariate. Akhirnya, para penyelidik prihatin bahawa saiz sampel mereka tidak mencukupi untuk SEM, yang berdasarkan teori asimtotik. Beberapa isu ini boleh diatasi dengan mudah. ​​Pertama, SEM pasti tidak terhad kepada konteks bukan rawak. Sebagai contoh, pendekatan LGM yang dibincangkan di atas dan alternatif SEM kepada MANOVA (Cole et al 1993, Hancock et al. 2000, Kano 2001) boleh digunakan untuk membandingkan kumpulan dalam eksperimen rawak. Pendekatan SEM ini mempunyai beberapa kelebihan berbanding dengan prosedur yang secara tradisinya digunakan oleh saintis klinikal (mis., Peningkatan kuasa, kebebasan relatif dari anggapan tertentu) dan tidak semestinya melanggar asumsi normal multivariat, yang lebih luas daripada kebanyakan penyelidik yang biasanya percaya.

Masalah saiz sampel adalah kebimbangan yang lebih serius dan mungkin merupakan halangan yang paling kritis terhadap penggunaan SEM dalam kajian percubaan. Selama bertahun-tahun, beberapa kajian simulasi telah menilai kesan variasi saiz sampel pada analisis SEM (untuk ulasan, lihat Boomsma & Hoogland2001, Hoogland & Boomsma 1998). Malangnya, satu kesimpulan yang dihasilkan dari kajian sedemikian adalah bahawa tidak ada satu saiz sampel yang disyorkan yang paling minimum yang boleh digunakan dalam semua konteks. Sebab utama ialah variasi saiz sampel yang mempengaruhi sejumlah faktor (contohnya, anggaran anggaran parameter, kuasa, seperti anggaran dalam anggaran yang boleh diterima) dan berinteraksi dengan beberapa faktor lain (misalnya, tahap pelanggaran anggapan, kerumitan model keseluruhan). Sekiranya kita terpaksa memetik julat nombor khusus, berdasarkan kajian simulasi yang ditinjau oleh Boomsma & Hoogland (2001), kami akan mengesyorkan bahawa saiz sampel menjadi tidak terpesong dalam julat 200 walaupun model yang agak sederhana (contohnya, model faktor-analitik pengesahan dengan dua faktor-faktor dan tiga hingga empat indikator bagi setiap faktor) diuji. Bagi model yang lebih kompleks dan / atau model yang anda anggap sebagai normalisasi multivariate mungkin dicadangkan, kami akan mengesyorkan N yang lebih besar-dalam beberapa kes, lebih besar. Jelasnya, saiz sampel yang dicadangkan adalah lebih besar daripada yang digunakan dalam kebanyakan eksperimen makmal dan dalam banyak kajian rawak atau kajian pencegahan. Satu arah penting untuk siasatan masa depan adalah untuk menilai bagaimana alternatif SEM terhadap ANOVA dan MANOVA melaksanakan di bawah keadaan saiz sampel yang lebih seperti yang digunakan dalam amalan. Dalam konteks ini, pendekatan menangkap bot untuk SEM (mis., Bollen & Stine 1993, Nevitt & Hancock 2001) mungkin menjadi pilihan yang bernilai. Walaupun diberi kekurangan dan ketidakpastian ini, kami percaya bahawa SEM harus lebih kerap digunakan dalam kajian rawatan dan pencegahan, yang kebanyakannya mempunyai saiz sampel yang dapat dipertimbangkan dalam jangkauan yang dapat diterima. Muth’en & Curran (1997) telah memberikan gambaran yang sangat baik tentang beberapa aplikasi SEM yang mungkin dalam konteks tersebut.

Sumber : Andrew J. Tomarken1 and Niels G. Waller2

KOMEN ANDA

Komen

TENTANG KAMI | PENAFIAN | HUBUNGI | HANTAR ARTIKEL