Активизация системных исследований, делающих акцент на рассмотрении явлений как сложных, динамических, самоорганизующихся систем, указывает на необходимость разработки и осваивания соответствующего математического аппарата. Такие исследования опираются на современные математические методы изучения нелинейных динамических систем: нейронные сети, имитационное моделирование, структурное моделирование и т.д.
Структурное моделирование (Structural Equation Modeling) – это мощный статистический метод проверки и оценки причинно-следственных связей между структурами данных, исходя из их качественной причинности. SEM позволяет не только проверять и подтверждать гипотетические модели и конструкты, но и развивать теории, разрабатывать методики исследования.
Одним из преимуществ структурного моделирования является возможность построения латентных переменных (скрытых, непосредственно не измеряемых, но оцениваемых в модели с помощью нескольких измеренных величин). Здесь методы факторного, регрессионного и дисперсионного анализа выступают как частные случаи SEM и получают свое естественное развитие и объедение. Структурное моделирование в настоящее время включает в себя путевой анализ (Path Analysis), конфирматорный факторный анализ (Confirmatory Factor Analysis), моделирование латентных изменений (Latent Growth Modeling) и другие методы.
Методы структурного моделирования применяются в различных научных областях: психологии [1, 2, 3], социологии [4, 5], биологии [6], экологии [7], образовании [8] и т.д.
Для создания моделей и их анализа существует специальное программное обеспечение, среди которого наиболее популярны: AMOS на базе SPSS [9], EQS [10], Lisrel [11], Mplus [12], SAS [13], Statistica, а также свободно распространяемые программы работающие на базе среды R: Lavaan и OpenMx.
Из учебной литературы следует особо отметить работы R. E. Schumacker, R. G. Lomax [14] и R. B. Kline [15], написанные доступным языком.
В отечественных научных исследованиях методы структурного моделирования используются фрагментарно, в частности в работах психологов [16, 17, 18] и социологов [19, 20]. Следует отметить дефицит, как учебных пособий, так и методических разработок на русском языке по преподаванию методов структурного моделирования [21, 22, 23]. Однако стоит сказать, что проблема формирования и развития математической компетентности специалистов гуманитарного профиля поднималась не раз [24, 25, 26].
Развитие методологии структурного моделирования в отечественной науке, по нашему мнению, состоит в создании научных сообществ внутри каждой дисциплины, актуализирующих подготовку специалистов, которые владели бы соответствующими компетенциями по математическому моделированию и анализу данных. Отсюда вытекает и необходимость введения соответствующих специализаций на факультетах вузов, повышение квалификации преподавателей, разработка учебных и методических пособий, совершенствование материально-технической базы и специального программного обеспечения.
Бурное развитие программных средств обработки информации (в том числе он-лайн в сети Интернет), систематизация знаний и совершенствование методики преподавания математических дисциплин студентам различных специальностей в дальнейшем позволит осуществить более эффективное знакомство с многомерными методами анализа данных и структурного моделирования. Это позволит усилить методологическое и диагностическое значение проводимых ими исследований, актуализирует развитие исследовательской логики студентов и расширит их познавательные способности в изучении научной картины мира, действительности.
Структурное моделирование как инструмент проверки, модификации и сравнения статистических гипотез, несомненно, является уникальным методом, открывающим новые возможности по продуктивному анализу данных. Он позволяет справляться с теми задачами, решение которых было принципиально невозможно в рамках традиционного многомерного подхода. Использование методов структурного моделирования в сочетании с высококачественным программным обеспечением, имеющим интуитивно понятный интерфейс для статистического анализа данных, позволяет специалисту сконцентрироваться на наиболее важной стороне своей исследовательской работы – содержательной интерпретации полученных результатов.
Библиографический список
- Hoyle R.H. Introduction to the special section: structural equation modeling in clinical research // Journal of consulting and clinical psychology, 1994. 62 (3) – P.427-428.
- MacCallum R.C., Austin J.T. Applications of structural equation modeling in psychological research // Annual review of psychology, 2000. 51. – P.201-226.
- Martens M.P. The use of structural equation modeling in counseling psychology research // The counseling psychologist, 2005. 33. – P.269-298.
- Liu A.. Building structural equation models in social science. – RM Institute, 2009. – P.75.
- Stevens J. Applied multivariate statistics for the social sciences. – Lawrence Erlbaum Associates, Inc., USA., 1996.
- Pugesek B.H., Tomer A., A. von Eye. Structural equation modeling: applications in ecological and evolutionary biology. –CambridgeUniversityPress;Cambridge,UK, 2003.
- Grace J.B., Youngblood A., Scheiner S.M. Structural equation modeling and ecological experiments in real world ecology: large-scale and long-term case studies and methods, S. L. Miao, S. Carstenn, and M. Nungesser, Eds. // Springer. – N.Y., 2009. – P.19-46.
- Cuttance P. Ecob R. Structural modeling by example: Applications in educational, sociological, and behavioral research. –Cambridge,England:CambridgeUniversityPress., 2009.
- Byrne B.M. Structural equation modeling with AMOS – basic concepts, applications, and programming, 2001.
- Byrne B.M. Structural equation modeling with EQS: basic concepts, applications, and programming (2nd ed.). – Mahwah; NJ: Erlbaum., 2006.
- Byrne B.M. Structural equation modeling with LISREL, PRELIS, and SIMPLIS: Basic concepts, applications, and programming. – Mahwah; NJ: Erlbaum., 1998.
- Muthen L.K., Muthen B.O. Mplus users guide (version 2.0). –Los Angeles,CA: Muthen & Muthen., 1999.
- Hatcher L. A step-by-step approach to using the SAS system for factor analysis and structural equation modeling. – Cary; N.C.: SAS Institute., 1994.
- Schumacker R.E., Lomax, R.G. A beginner’s guide to structural equation modeling. – Hillsdale; NJ: Erlbaum., 1996.
- Kline R.B. Principles and practice of structural equation modeling. – TheGuilfordPress., 2005.
- Воробьёв А.В., Баркова Т.Ю. Латентно-структурная математическая модель влияния психосоциальных факторов на психосоматическое состояние подростков // Естественные и технические науки. 2011. № 3.
- Остапенко Р.И. О корректности применения количественных методов в психолого-педагогических исследованиях [Электронный ресурс] // Перспективы науки и образования, 2013. № 3. URL: http://pnojournal.wordpress.com/archive (дата обращения: 9.09.2013).
- Остапенко Р.И. Структурные связи ценностных ориентаций и поведенческого стиля в конфликтной ситуации работников организации [Электронный ресурс] // Перспективы науки и образования, 2013. № 1. URL:http://pnojournal.wordpress.com/archive (дата обращения: 9.09.2013).
- Девятко И.Ф. Диагностическая процедура в социологии: очерк истории и теории. М., 1993.
- Остапенко Р.И. Структурное моделирование в психологии и педагогике [Электронный ресурс] // Перспективы науки и образования, 2013. № 2. URL: http://pnojournal.wordpress.com/archive (дата обращения: 9.09.2013).
- Крамер Д., Математическая обработка данных в социальных науках: Современные методы: Учебное пособие для вузов. – М., 2007. – 288 с.
- Наследов А.Д. IBM SPSS Statistics 20 и AMOS: профессиональный статистический анализ данных. – СПб: Питер, 2013. – 416 с.
- Остапенко Р.И. Основы структурного моделирования в психологии и педагогике. – Воронеж.: ВГПУ, 2012. – 128 с.
- Остапенко Р.И. Формирование информационно-математической компетентности студентов гуманитарных специальностей: методические аспекты [Электронный ресурс] // Перспективы науки и образования, 2013. № 4. URL: http://pnojournal.wordpress.com/archive (дата обращения: 9.09.2013).
- Остапенко Р.И. Методические аспекты формирования информационно-математической компетентности студентов гуманитарных специальностей. // Современные научные исследования и инновации. – Май, 2013 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2013/05/24148
- Остапенко Р.И. О формировании математической компетентности студентов-экономистов. // Современные научные исследования и инновации. – Февраль, 2013 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2013/02/21092
Количество просмотров публикации: Please wait