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

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

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

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

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

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

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

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

A) Migliorare l'interpretabilità del modello
B) Tenere conto della varianza non spiegata delle variabili osservate
C) Eliminare le distorsioni di misura
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 di misura
B) Percorsi dei fattori
C) Percorsi strutturali
D) Percorsi di errore

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

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

8. Quale dei seguenti è uno svantaggio del SEM?

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

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

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

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

A) Utilizzato per l'inizializzazione del peso
B) Calcola le dimensioni dell'effetto
C) Contiene informazioni sulle relazioni tra le variabili osservate.
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) Distribuzione residua non normale
C) Overfitting del modello
D) Accumulo di errori di misura

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

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

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

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

Creato con That Quiz — un sito di test di matematica per studenti di tutti i livelli.