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