A NOTE OF CAUTION ON COVARIANCE - EQUIVALENT MODELS IN INFORMATION SYSTEMS
Notice bibliographique
Résumé
Covariance-based structural equation modeling is a popular statistical technique in information systems research, providing a stringent test of model fit and allowing researchers to test multiple hypotheses in the same model. Structural regressions in such models are often assumed to represent the causal nature of the underlying reality as expressed by theory. The validity of conclusions drawn from covariance-based analysis is, however, challenged when models can be constructed that fit the observed covariances equally well as the tested model, but which have a different structure, expressing different underlying causal relationships. This research shows that a large proportion of studies in IS exhibit this issue. The dangers posed by covariance-equivalent models are highlighted using an example in the published literature, and recommendations are provided to IS researchers to address the problem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,168 | 0,365 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,022 |
| Communication savante | 0,012 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,019 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,059 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».