Modello di equazione strutturale

1. Il modello di equazione strutturale (SEM) è una tecnica statistica utilizzata per verificare e convalidare relazioni complesse tra variabili. È un potente strumento comunemente utilizzato nelle scienze sociali, in psicologia, in economia e in altri campi per studiare le relazioni causali tra i fattori. Il SEM consente ai ricercatori di modellare sia le variabili osservate che quelle non osservate, note come variabili latenti, e di quantificare gli effetti diretti e indiretti di una variabile sull'altra. Specificando equazioni multiple interrelate, il SEM aiuta i ricercatori a comprendere i meccanismi e i percorsi sottostanti attraverso i quali le variabili si influenzano reciprocamente. Questo metodo fornisce preziose informazioni sui sistemi complessi e può aiutare a informare i modelli teorici, a fare previsioni e a guidare il processo decisionale in vari ambiti di ricerca.

Nel SEM, a cosa si riferisce il termine "variabile esogena"?

A) Variabile non prevista da altre variabili nel modello
B) Variabile con effetto solo indiretto
C) Variabile con effetto causale diretto
D) Variabile affetta da errori di misura

2. Qual è lo scopo dell'analisi fattoriale di conferma nel SEM?

A) Analizzare relazioni non lineari
B) Valutare l'affidabilità e la validità degli strumenti di misura
C) Studiare le relazioni causali tra le variabili
D) Prevedere i risultati futuri

3. Quale analisi statistica viene comunemente utilizzata per valutare la bontà di adattamento di un modello SEM?

A) Test chi-quadro
B) Correlazione di Pearson
C) Test T
D) ANOVA

4. Cosa rappresenta il "carico" di un indicatore su un fattore nel SEM?

A) Ripetibilità della misura
B) Dimensione dell'effetto della moderazione
C) Forza della relazione tra indicatore e fattore
D) Entità dell'errore di misura

5. Qual è lo scopo di specificare i termini di errore nel SEM?

A) Tenere conto della varianza non spiegata delle variabili osservate
B) Eliminare le distorsioni di misura
C) Migliorare l'interpretabilità del modello
D) Ridurre la complessità del modello

6. Nel SEM, qual è il termine generale per i percorsi che indicano relazioni causali dirette tra le variabili?

A) Percorsi strutturali
B) Percorsi di errore
C) Percorsi dei fattori
D) Percorsi di misura

7. A cosa serve l'"indice di modifica" nelle analisi SEM?

A) Identificare le aree di potenziale miglioramento dell'adattamento del modello.
B) Determinare la potenza statistica
C) Calcolo della dimensione totale dell'effetto
D) Stimare la complessità del modello

8. Quale dei seguenti è uno svantaggio del SEM?

A) Complessità nella specificazione e nell'interpretazione dei modelli
B) Facilità di gestione dei dati mancanti
C) Tempi di calcolo rapidi
D) Limitato alle relazioni lineari

9. Cosa implica la modellazione "ricorsiva" nel SEM?

A) Tutte le variabili si influenzano reciprocamente in modo diretto
B) Le variabili sono disposte in una serie di relazioni causali senza anelli di retroazione.
C) Presenza di soli percorsi non lineari
D) Non si ipotizza alcuna relazione tra le variabili

10. Qual è il ruolo della "matrice di covarianza" nella stima dei modelli SEM?

A) Calcola le dimensioni dell'effetto
B) Contiene informazioni sulle relazioni tra le variabili osservate.
C) Utilizzato per l'inizializzazione del peso
D) Indica la convergenza del modello

11. A cosa si riferisce il termine "endogeneità" nel SEM?

A) Quando una variabile indipendente è correlata con il termine di errore di un'altra variabile
B) Overfitting del modello
C) Accumulo di errori di misura
D) Distribuzione residua non normale

12. A cosa si riferisce l'"identificazione del modello" nel SEM?

A) Processo di stima dei parametri
B) Garantire la stima univoca dei parametri del modello con i dati forniti
C) Interpretazione degli indici di adattamento
D) Selezione dell'algoritmo di ottimizzazione

13. Quale software viene comunemente utilizzato per l'analisi SEM?

A) SPSS
B) Excel
C) Minitab
D) LISREL

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