Modellazione causale lineare con equazioni strutturali

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Titolo originale:

Linear Causal Modeling with Structural Equations

Contenuto del libro:

Enfatizzando la causalità come relazione funzionale tra variabili che descrivono oggetti, Linear Causal Modeling with Structural Equations integra una teoria filosofica generale della causalità con la modellazione di equazioni strutturali (SEM) che riguarda il caso speciale delle relazioni causali lineari. Oltre a descrivere come il concetto di relazione funzionale possa essere generalizzato per trattare la causalità probabilistica, il libro passa in rassegna i trattamenti storici della causalità ed esplora i recenti sviluppi della psicologia sperimentale sugli studi della percezione della causalità. Il libro esamina come percepire direttamente le relazioni causali percependo le quantità nelle grandezze e nei movimenti delle cause che si conservano negli effetti degli scambi causali.

L'autore illustra i concetti di base della teoria dei grafi utili per la formulazione di modelli strutturali. Concentrandosi sul SEM, mostra come scrivere una serie di equazioni strutturali corrispondenti al diagramma di percorso, descrive due modi di calcolare le varianze e le covarianze delle variabili in un modello di equazione strutturale e introduce le equazioni matriciali per il modello generale di equazione strutturale. Il testo discute poi il problema dell'identificazione di un modello, la stima dei parametri, le questioni legate alla progettazione di modelli a equazioni strutturali, l'applicazione dell'analisi fattoriale di conferma, i modelli equivalenti, l'uso di variabili strumentali per risolvere le questioni della direzione causale e della causalità mediata, la modellazione longitudinale e i modelli non ricorsivi con loop. Inoltre, valuta i modelli su diverse dimensioni ed esamina i coefficienti di correlazione policorici e poliseriali e la loro derivazione.

Questo libro, che copre i fondamenti dell'algebra e la storia della causalità, fornisce una solida comprensione della causalità, della modellazione causale lineare e del SEM. Il libro accompagna il lettore nel processo di identificazione, stima, analisi e valutazione di una serie di modelli.