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Modello di equazione strutturale
Con il contributo di: Giordano
  • 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 affetta da errori di misura
B) Variabile con effetto solo indiretto
C) Variabile non prevista da altre variabili nel modello
D) Variabile con effetto causale diretto
  • 2. Qual è lo scopo dell'analisi fattoriale di conferma nel SEM?
A) Studiare le relazioni causali tra le variabili
B) Analizzare relazioni non lineari
C) Valutare l'affidabilità e la validità degli strumenti di misura
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) Test T
C) ANOVA
D) Correlazione di Pearson
  • 4. Cosa rappresenta il "carico" di un indicatore su un fattore nel SEM?
A) Ripetibilità della misura
B) Entità dell'errore di misura
C) Forza della relazione tra indicatore e fattore
D) Dimensione dell'effetto della moderazione
  • 5. Qual è lo scopo di specificare i termini di errore nel SEM?
A) Eliminare le distorsioni di misura
B) Ridurre la complessità del modello
C) Migliorare l'interpretabilità del modello
D) Tenere conto della varianza non spiegata delle variabili osservate
  • 6. Nel SEM, qual è il termine generale per i percorsi che indicano relazioni causali dirette tra le variabili?
A) Percorsi di errore
B) Percorsi dei fattori
C) Percorsi strutturali
D) Percorsi di misura
  • 7. A cosa serve l'"indice di modifica" nelle analisi SEM?
A) Stimare la complessità del modello
B) Identificare le aree di potenziale miglioramento dell'adattamento del modello.
C) Determinare la potenza statistica
D) Calcolo della dimensione totale dell'effetto
  • 8. Quale dei seguenti è uno svantaggio del SEM?
A) Facilità di gestione dei dati mancanti
B) Limitato alle relazioni lineari
C) Complessità nella specificazione e nell'interpretazione dei modelli
D) Tempi di calcolo rapidi
  • 9. Cosa implica la modellazione "ricorsiva" nel SEM?
A) Le variabili sono disposte in una serie di relazioni causali senza anelli di retroazione.
B) Non si ipotizza alcuna relazione tra le variabili
C) Presenza di soli percorsi non lineari
D) Tutte le variabili si influenzano reciprocamente in modo diretto
  • 10. Qual è il ruolo della "matrice di covarianza" nella stima dei modelli SEM?
A) Utilizzato per l'inizializzazione del peso
B) Indica la convergenza del modello
C) Contiene informazioni sulle relazioni tra le variabili osservate.
D) Calcola le dimensioni dell'effetto
  • 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) Accumulo di errori di misura
C) Distribuzione residua non normale
D) Overfitting del modello
  • 12. A cosa si riferisce l'"identificazione del modello" nel SEM?
A) Selezione dell'algoritmo di ottimizzazione
B) Processo di stima dei parametri
C) Garantire la stima univoca dei parametri del modello con i dati forniti
D) Interpretazione degli indici di adattamento
  • 13. Quale software viene comunemente utilizzato per l'analisi SEM?
A) LISREL
B) SPSS
C) Minitab
D) Excel
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