După desenarea diagramei, variabilele endogene și exogene ar trebui să fie conectate între ele cu o săgeată unidirecțională. Erorile variabilelor endogene sunt incluse în model făcând clic pe variabilă cu pictograma „Adăugați o variabilă unică la o variabilă existentă”. Selectați Pluginuri → Nume neobservate variabile pentru a le numi (dacă nu se face denumirea, va apărea un avertisment pe parcursul fazei de analiză). Mai jos este prezentat un exemplu de model structural.
Una dintre ipotezele modelului structural de ecuație prezentat în Figura 11 este „Legătura dintre conștientizarea părinților și reglementarea emoțiilor copiilor lor este mediată de mindfulness-ul în căsătorie.” Bazat pe această ipoteză, sănătatea mintală a părinților prezice mindfulness-ul în căsătorie, iar mindfulness-ul în căsătorie prezice reglementarea emoțiilor copiilor. Astfel, se poate spune că sănătatea mintală a părinților prezice reglementarea emoțiilor copiilor prin mindfulness-ul în căsătorie. Dacă încercați să analizați modelul structural din figură, veți vedea un avertisment despre neincluderea termenilor de eroare. Prin urmare, adăugarea unui termen de eroare la variabilele endogene (dependente) este importantă.
Odată ce modelul structural este finalizat, urmează etapele de testare a modelului de măsurare descrise anterior. În primul rând, trebuie examinat dacă estimările parametrilor sunt semnificative din punct de vedere statistic. În fereastra „Ieșire”, selectați „Estimări” din lista din stânga. Efectele directe, indirecte și totale pot fi observate pe ecranul care se deschide după selecție. Coeficienții de cale semnificativi sunt importanți pentru potrivirea generală a modelului (Baron & Kenny, 1986). Coeficientul de regresie ar trebui verificat pentru semnificația coeficienților de cale. Pentru a examina dacă aceste valori sunt semnificative sau nu, p-valoarea fiecăruia dintre ele ar trebui verificată. Dacă această valoare este mai mică de 0.05, se poate spune că coeficientul de cale este semnificativ. Mai jos este o imagine de ieșire exemplificativă care arată coeficienții de regresie și coeficienții de regresie standardizați.
În Figura 12, în primul rând, dacă coeficienții de cale sunt semnificativi sau nu în „Tabelul de Regressie” ar trebui examinat. „Tabelul de Regressie Standardizată” ar trebui examinat pentru coeficienții de cale. În timp ce este de dorit ca toate căile din model să fie semnificative, nesemnificativitatea căii între variabila dependentă și variabila independentă nu este văzută ca o problemă, deoarece reflectă puterea variabilei mediatoare în relație. După evaluarea semnificației coeficienților de cale, indicii de bunătate a potrivirii, sub rubrica „Model Fit” în fișierele de ieșire, sunt examinați și evaluați în conformitate cu criteriile de tăiere ale indicilor de potrivire. Modelele cu cel mai bun potrivire pentru date sunt indicate de indicii de bunătate a potrivirii (Smith & McMillan, 2001). Indicii de bunătate a potrivirii sunt evaluați în cadrul criteriilor de tăiere recomandate de Schermelleh-Engel și colab. (2003) și prezentate în Tabelul 1. Ca urmare a acestor evaluări, modelul structural este acceptat, respins sau modificat.
