Tiistai 27.8.2019
klo 15.45 – 17.15
Sali A3 (Päätalo)
Usein ihmistieteissä käytetään rakenneyhtälömallinnusta sisältäen vain reflektiivisiä osia. Formatiiviset mallit saattavat kuitenkin avata uusia näkökulmia myös ihmistieteissä.
Reflektiivisissä malleissa latentteja tekijöitä (faktoreita) mitataan osioilla (esimerkiksi kyselytutkimuksen useilla kysymyksillä). Esimerkiksi psykologian tutkimuksissa käytetty uupumusta mittaava mittari sisältää useita uupumukseen liittyviä kysymyksiä joiden vastaukset riippuvat uupumuksen asteesta. Uupumus ei ole suoraan mitattavissa oleva asia vaan kysymysten vastaukset heijastavat tätä latenttia ei suoraan mitattavissa olevaa asiaa.
Formatiivisessa mallissa kiinnostuksen kohteena oleva muuttuja koostuu useista mitatuista tekijöistä, jotka voivat korreloida positiivisesti tai negatiivisesti keskenään tai jopa olla riippumattomia. Tekijät muodostavat painotetun summan joiden painojen laskemiseksi tarvitaan malliin muita tekijöitä, jotta painot voidaan estimoida. Formatiivinen mittamalli ei sinällään ilman muita muuttujia ole ratkaistavissa.
Tässä sessiossa käsitellään formatiivista ja reflektiivistä mallinnusta käsittäen esimerkiksi mittaamiseen liittyvää teoreettista pohdiskelua ja malleihin liittyviä haasteita ja etuja sekä näiden mallien kiistanalaisuutta.
Mikko Rönkkö, tutkijatohtori (apulaisprofessori 1.9.2019 alkaen), Jyväskylän yliopiston kauppakorkeakoulu
Formatiivista mittaamista ei ole olemassa, mutta formatiiviset mallit voivat olla hyödyllisiä
Mittaaminen ja mallintaminen ovat kaksi keskeistä tutkimuksen teon vaihetta. Mittaamisessa määritellään ensin ilmiö ja kerätään sitten aineistoa, joka kuvastaa tätä ilmiötä. Mallintamisella pyritään tekemään johtopäätöksiä tämän mittariaineiston avulla. Formatiivisen mittauksen käsite väittää, että mittari aiheuttaa mitattavan asian, mikä vaikuttaa mahdottomalta – formatiivista mittausta ei siis voi olla olemassa. Esimerkiksi älykkyystestin tulos riippuu henkilön älykkyydestä, ei toisinpäin.
Formatiivisen mittaamisen mahdottomuus ei kuitenkaan tarkoita, että formatiiviset mallit eivät olisi hyödyllisiä. Pitää vain tunnistaa, että nämä mallit eivät ole mittausmalleja, joilla voidaan arvioida mittarin reliabiliteettia ja validiteettia, vaan tapoja rakentaa mittareista indeksejä. Yksinkertaisimmillaan indeksi on mittareiden painotettu summa, ja näin on aina formatiivisen mallin tapauksessa. Indeksin osien valinnan jälkeen indeksin määritys jatkuu indeksin painojen asettamisella. Tämä ei ole varsinaisesti rakenteellisen riippuvuussuhteen estimointiongelma, koska indeksin painot eivät estimoi syy-seuraus suhteita vaan ovat vain tapa yhdistellä muuttujia helpommin analysoitavaksi kokonaisuudeksi.
Tyypillinen tapa rakentaa formatiivinen malli on määritellä rakenneyhtälöön piilomuuttuja, joka riippuu rakennetun indeksin muuttujista ja jolla on näistä muuttujista riippumaton virhetermi. Tämä johtaa kahteen ongelmaa. Ensimmäinen ongelma on virhetermin rooli. Koska virhetermiä ei voida estimoida indeksin muuttujista, sen identifioiminen vaatii, että formatiivinen piilomuuttuja määritellään muualla mallissa olevien muuttujien yhteiseksi faktoriksi. Tästä seuraa, että formatiivisen indeksin muuttujia ei tarvita mallin identifioimiseen ja formatiivisen piilomuuttujan identiteetti ja merkitys ei riipu näistä muuttujista, jotka voidaan siis hyvin jättää pois mallista. Toinen ongelma on indeksin painojen asettaminen. Tyypillisesti formatiivisessa mallissa painot asetetaan estimoitavan mallin perusteella. Tästä seuraa, että indeksi voi muuttua eri mallien välillä, vaikka sen muuttujat pysyvät samana ja että malli voi olla empiirisesti ali-identifioitu rakenteellisten nollahypoteesien pitäessä paikkansa. Molemmat ongelmat voidaan kuitenkin ratkaista määrittämällä indeksin painot ennen varsinaista mallin estimointia.
Esityksen englanninkielisen version voi käydä katsomassa seuraavista linkeistä:
Statistical issues in formative models
Asko Tolvanen, professori, Ihmistieteiden metodikeskus, Jyväskylän Yliopisto
Mittaaminen, konfirmatoriset faktorimallit ja rakenneyhtälömallit
Reflektiivisten mallien ytimessä ovat latentit faktorit joiden mittausta koskeva osa pyritään konfirmoimaan todistamalla mittarin toimivuus eri ryhmillä ja toistetuissa mittauksissa. Esityksessä tuodaan esille ne edellytykset, joiden tulee täyttyä, jotta mittarin antamia tuloksia voidaan verrata ryhmien kesken tai toistetuissa mittauksissa.
Rajoitteina kompleksissa malleissa nähdään usein otoskoko, joista rajoitteista esityksessä tuodaan esille yleisesti hyväksyttyjä raja-arvoja. Tässä yhteydessä puhutaan myös puuttuvan tiedon käsittely mahdollisuuksista ja eri käsittelytapojen merkityksestä mallintamisessa.
Esityksessä puhutaan reflektiivisten mallien käytöstä laajemminkin, esimerkiksi hierarkkisissa aineistoissa tai jos aineisto on muuten heterogeenista ja halutaan löytää piileviä homogeenisia ryhmiä.
Lopuksi tuodaan esille ajatuksia, miten reflektiiviseen malliin voitaisiin tuoda formatiivista rakennetta ja mitä se tarkoittaa mallintamisen kannalta.