1.1. Concepte Cheie ale Modelării Ecuațiilor Structurale

Caracteristici precum atitudinile, IQ-ul, trăsăturile de personalitate și statutul socioeconomic, care nu sunt direct observabile, sunt denumite variabile latente în științele sociale și comportamentale (Yuan & Bentler, 2007). Elipsele sunt folosite ca reprezentare vizuală a variabilelor latente în analiza AMOS. Este necesar să se stabilească comportamente măsurabile care reflectă variabila latentă, deoarece variabilele latente nu pot fi evaluate direct. Astfel, variabilele observate sunt folosite pentru a aduna informații despre variabilele latente. Variabilele observate, cunoscute și ca variabile indicator, sunt reprezentate vizual prin dreptunghiuri sau pătrate (Schreiber et al., 2006). Scările folosite în cercetare pentru a măsura o anumită emoție, gând sau comportament sunt exemple de variabile observate.

De exemplu, Mindfulness in Marriage Scale (Erus & Deniz, 2018) este o variabilă latentă, iar subdimensiunile scalei formate din articolele scalei sunt variabile observate care fac variabila latentă observabilă. Obiectele scalei sunt reunite pentru a face conceptul de mindfulness în căsătorie observabil. Figura 1 prezintă un exemplu de variabile observate și latente.

Figura 1. Variabile observate și latente

După cum se vede în Figura 1, se observă că MM1 și MM2 sunt variabile observate, iar Mindfulness în căsătorie este o variabilă latentă. MM1 și MM2 sunt luați ca indicatori ai Mindfulness în căsătorie. Deși Mindfulness in Marriage Scale este unidimensională, pentru a crea modelul de Ecuație Structurală, scala a fost împărțită în două subdimensiuni prin metoda de „parcelare”. Dacă o scală nu are subdimensiuni, dimensiunile ar trebui create prin metoda de parcelare pentru modelarea ecuațiilor structurale. Pentru a analiza variabilele latente, metoda de parcelare implică construirea de „parcele de itemi” bazate pe totalurile răspunsurilor la diferiți itemi (Russell et al., 1998). O indicație agregată este numită parcelă, fiind calculată ca media a două sau mai multe articole, comportamente sau răspunsuri (Little et al., 2002).

Există câteva tehnici de parcelare, inclusiv analiza factorială exploratorie (pentru mai multe informații despre parcelare, vedeți Matsunaga, 2008). Parcelarea aleatorie este una dintre cele mai simple modalități de a construi parcele. Scopul parcelării aleatorii este de a atribui fiecare articol unui grup de parcele la întâmplare, fără vreo schimbare. Pot fi construite două, trei sau patru parcele, în funcție de numărul de articole care trebuie alocate (Little et al., 2002). Alternativ, puteți lua suma articolelor numerotate par ca o parcelă și suma articolelor numerotate impar ca altă parcelă. Este important de remarcat că o variabilă latentă trebuie să aibă cel puțin două variabile observate. Totuși, e1 și e2 sunt termeni de eroare. Influența erorii de măsurare asupra variabilelor observate este prezentată prin săgețile unidirecționale care leagă termenii de eroare de variabile.

Variabilele independente (predictoare) sunt denumite exogene în modelarea ecuațiilor structurale (SEM), în timp ce variabilele dependente (prezise) sunt numite endogene (Bodoff & Ho, 2016). Figura 2 prezintă un exemplu de variabile exogene și endogene din model.

După cum se vede în Figura 2, variabila independentă este „Mindfulness”. Această variabilă este exogenă și predictoare. „Reglementarea Emoțiilor” este o variabilă dependentă, endogenă și prezisă. „Mindfulness în căsătorie” este, de asemenea, o variabilă endogenă și prezisă.

Pentru ca o variabilă să fie considerată variabilă mediatoare, trebuie să îndeplinească anumite cerințe. Aceste cerințe sunt următoarele (Baron & Kenny, 1986):

• Schimbările în variabila independentă explică semnificativ schimbările în variabila mediatoare ipotetizată.
• Schimbările în variabila mediatoare explică semnificativ cauza modificărilor în variabila dependentă.
• O relație semnificativă între variabila dependentă și variabila independentă nu mai este semnificativă sau puterea relației a scăzut.

În modelul prezentat în figura 2, „Mindfulness în căsătorie” este variabila mediatoare.

O variabilă moderatoare influențează puterea și/sau direcția asocierii între o variabilă independentă (sau predictor) și o variabilă dependentă (sau prezisă). Exemple de variabile moderatoare includ genul, rasa și clasa socială, în timp ce variabilele cantitative includ nivelul de educație (Baron & Kenny, 1986). Modelul pentru variabila moderatoare este dat ca exemplu în figura 3.

În modelul variabilei moderatoare din Figura 3, „Mindfulness” este variabila independentă, „Reglementarea Emoțiilor” este variabila dependentă și „Genul” este variabila moderatoare. Scopul principal al analizei moderatoare este de a determina modul în care variabila aleasă ca moderator influențează puterea legăturii dintre variabilele dependente și independente. Cu alte cuvinte, în funcție de gen, corelația între mindfulness și reglementarea emoțiilor poate fi mai puternică sau mai slabă.

Spre deosebire de paradigmele pentru stabilirea teoriilor, analiza factorială confirmatorie testează teorii. Înainte de analiză, trebuie stabilită o ipoteză pentru analiza factorială confirmatorie. Variabilele asociate cu factorii și factorii legați între ele sunt determinate de această ipoteză și, prin extensie, de model (Stapleton, 1997). Figura 4 prezintă un model de analiză factorială confirmatorie format din doi factori. Modelul prezentat în Figura 4 urmărește să confirme ipoteza că Mindfulness în Parenting Chestionar (Aslan Gördesli et al., 2018; McCaffrey et al., 2017) constă din două subscale, și anume „Autoeficacitatea Parentală” și „A Fi în Moment cu Copilul”.

Figura prezintă relațiile dintre „Autoeficacitatea Parentală” și „A Fi în Moment cu Copilul” și articolele scalei care constituie aceste subscale. În acest model, cele două subscale au fost dovedite a fi corelate între ele.

Abordările de modelare care includ erori de măsurare, măsurători de concepte multiple și modele cu mai multe ecuații sunt numite modele de ecuații structurale (Bollen & Noble, 2011). Figura 5 prezintă un model de ecuație structurală constând din 3 variabile latente.

Una dintre ipotezele pentru modelul de ecuație structurală prezentat în Figura 5 este că „Mindfulness în căsătorie are un rol de mediator în relația dintre conștientizarea părinților și reglementarea emoțiilor copiilor lor”. Pe baza acestei ipoteze, mindfulness-ul părinților prezice mindfulness-ul în căsătorie și acesta din urmă prezice reglementarea emoțiilor copiilor. Astfel, mindfulness-ul părinților prezice reglementarea emoțiilor copiilor prin intermediul mindfulness-ului în căsătorie. Figura prezintă clar variabilele observate și latente. De exemplu, „Reglementarea Emoțiilor” constă din două variabile observate, ER și L/N. Cu alte cuvinte, Lista de Verificare a Reglementării Emoțiilor (Kapçı et al., 2009; Shields & Cicchetti, 1997) constă din două subdimensiuni.

Erorile sunt reprezentate prin săgețile unidirecționale în figură care indică variabilele observate. Erorile sunt prezentate prin termenii e1 și e2 deasupra variabilelor latente și dependente, mindfulness în căsătorie și reglementarea emoțiilor. Termenii de eroare reprezintă efectul erorii în estimarea variabilelor latente. Fiecare cale din model arată ipoteza care este testată.

Până în această secțiune, au fost prezentate informații generale despre modelarea ecuațiilor structurale. În secțiunea următoare, se va explica cum se realizează modelarea ecuațiilor structurale cu software-ul AMOS.