СИНОПСИС
Тема на данный момент звучит так: Сравнительный анализ концепций причинности латентно-структурного анализа и метода структрурных уравнений. Однако, я не очень могу отрефлексировать, откуда эта тема возникла, и у меня большая проблема с проблемой :)
Мысль развивается в двух направлениях. Вариант 1:
в структурных уравнениях есть строгое определение того, что подразумевается под причиной, а именно:
(1) Х и У должны соизменяться, показателям чего в неэкспериментальных исследованиях является ненулевая корреляция; (2) Х должен предшествовать У во времени; (3) взаимоотношения Х и У не должны быть произведены их взаимной связью с третьей переменной (или группой переменных).
Однако не понятно, как эти идеи отражены в самой математической модели. Особенно меня волнует пункт (2). Когда мы имеем дело с одномоментным срезом, то каким образом этот пункт может быть выражен в наших данных?
В принципе все эти пункты могут быть оспорены с позиции методологии науки, однако сейчас не об этом,а о том, как матмодель соотносится с методологическими предпосылками.
Матмодель структурных уравнений основана на регрессии (простой множественной), что означает линейную связь между причиной и следствием + случайная ошибка. Помимо того, что тезис о линейности (монотонности) спорен, эта модель трбует точных оценок входящих в нее параметров (то есть все возможные ошибки должны быть минимальны, социолог может только посмеяться над точностью его измерений).
В связи с этим есть два предложения - 1)применение структурных уравнений для панельных данных - более адекватный метод анализа причинных отношений, чем на одномоменотном срезе. Поскольку выполняется (2) требование в определении причины. 2) Зачем связываться с жесткой регрессионной моделью, когда можно использовать модель ЛСА, которая позволяет анализировать наблюдаемую статистическую связь не делая дополнительных предположений о функциональной.
Итого мы получаем, что ЛСА на панельных данных - интересный объект для изучения с точки зрения его возможностей в анализе причинных отношений,а вернее не в анализе причинных отношений, а в их постулировании. Поскольку СУ не подтверждают никаких предположений о существовании причинной связи - они просто ее общитывают, в этой модели не может не быть причинной связи.
То же касается и ЛСА, только ЛСА на панельных данных - матмодель,к оторая как нам кажется более адекватня методологическим предпосылкам о причинно-следственных отношениях.
Вариант 2:
В ЛСА реализована идея латентной причины, в структурных уравнениях реализуется две идеи - идея латентной причины (факторный анализ) и идея причинных отношений между латентными факторами (регрессионный анализ).
Современные тенденции таковы,ч то происходит объединение моделей ЛСА и СУ (которые в математическом плане родственные, но выросли в разных идеологиях). Что можно сделать? Рассмотреть концепции причинности двух моделей и посмотреть насколько хорошо они сочетаются.
ДОП Вариант 3:
рассмотреть методологические предпосылки причинности в моделях ЛСА и СУ с точки зрения методологии науки. Как понимается причина в совремемнной методологии науки? А как в методах анализа данных.
В общем... не знаю что и делать. Потому что проблемы нет...
Мысль развивается в двух направлениях. Вариант 1:
в структурных уравнениях есть строгое определение того, что подразумевается под причиной, а именно:
(1) Х и У должны соизменяться, показателям чего в неэкспериментальных исследованиях является ненулевая корреляция; (2) Х должен предшествовать У во времени; (3) взаимоотношения Х и У не должны быть произведены их взаимной связью с третьей переменной (или группой переменных).
Однако не понятно, как эти идеи отражены в самой математической модели. Особенно меня волнует пункт (2). Когда мы имеем дело с одномоментным срезом, то каким образом этот пункт может быть выражен в наших данных?
В принципе все эти пункты могут быть оспорены с позиции методологии науки, однако сейчас не об этом,а о том, как матмодель соотносится с методологическими предпосылками.
Матмодель структурных уравнений основана на регрессии (простой множественной), что означает линейную связь между причиной и следствием + случайная ошибка. Помимо того, что тезис о линейности (монотонности) спорен, эта модель трбует точных оценок входящих в нее параметров (то есть все возможные ошибки должны быть минимальны, социолог может только посмеяться над точностью его измерений).
В связи с этим есть два предложения - 1)применение структурных уравнений для панельных данных - более адекватный метод анализа причинных отношений, чем на одномоменотном срезе. Поскольку выполняется (2) требование в определении причины. 2) Зачем связываться с жесткой регрессионной моделью, когда можно использовать модель ЛСА, которая позволяет анализировать наблюдаемую статистическую связь не делая дополнительных предположений о функциональной.
Итого мы получаем, что ЛСА на панельных данных - интересный объект для изучения с точки зрения его возможностей в анализе причинных отношений,а вернее не в анализе причинных отношений, а в их постулировании. Поскольку СУ не подтверждают никаких предположений о существовании причинной связи - они просто ее общитывают, в этой модели не может не быть причинной связи.
То же касается и ЛСА, только ЛСА на панельных данных - матмодель,к оторая как нам кажется более адекватня методологическим предпосылкам о причинно-следственных отношениях.
Вариант 2:
В ЛСА реализована идея латентной причины, в структурных уравнениях реализуется две идеи - идея латентной причины (факторный анализ) и идея причинных отношений между латентными факторами (регрессионный анализ).
Современные тенденции таковы,ч то происходит объединение моделей ЛСА и СУ (которые в математическом плане родственные, но выросли в разных идеологиях). Что можно сделать? Рассмотреть концепции причинности двух моделей и посмотреть насколько хорошо они сочетаются.
ДОП Вариант 3:
рассмотреть методологические предпосылки причинности в моделях ЛСА и СУ с точки зрения методологии науки. Как понимается причина в совремемнной методологии науки? А как в методах анализа данных.
В общем... не знаю что и делать. Потому что проблемы нет...