横截面统计建模
我什么时候会选择SEM？
结构方程模型（SEM）是定量研究技术，也可以结合定性方法。 SEM用于显示变量之间的因果关系。 SEM中显示的关系代表了研究人员的假设。 通常，这些关系不能在方向上进行统计测试。
SEM主要用于旨在确认研究设计而非探索或解释现象的研究。
也就是说，研究人员可能对假设中变量之间关系的强度感兴趣，SEM是一种检查这些变量而不承担昂贵的研究项目的方法。 SEM通过视觉显示产生数据 - 这是其吸引力的一部分。 使用SEM时，即使数据背后的统计数据相当复杂，研究人员也可以获得整洁的视觉显示 ，易于理解。
什么是由横截面变化造成的？
横截面变异是作为研究研究一部分的受访者之间的差异。
SEM旨在查看变量之间的复杂关系，并减少与视觉表示之间的关系。 研究设计可以描述设计结构和研究中进行的测量。 这些结构和测量关系是假设的基础。
当使用SEM时，研究设计可以用计算机模拟。 在SEM建模中显示的关系由排列在矩阵中的数据确定。 SEM使用横截面变化来进行建模，得出结论。
路径分析的想法来自哪里？
SEM是一种横截面统计建模技术 ，其起源于计量经济学分析。
计量经济学指的是经济学领域和经济学中用来描述影响经济的不同条件和变量之间关系的数学。
SEM是因子分析和多元回归的结合。 术语因素和变量指的是统计中的相同概念。
路径分析是SEM的变体，它是一种多变量过程，它允许研究人员在研究设计中检查自变量和因变量。
- 变量可以是连续的或离散的。
- SEM与测量变量和潜在变量一起工作。
- 路径分析仅使用测量值。
- 测量变量可以被观察到并且是可测量的。
- 潜变量不能直接观察，但它们的值可以通过它们与观测变量的关系来暗示。
- 需要两个或多个测量变量来确定潜在变量的值。
测量与结构模型有什么区别？
SEM有两个基本部分：测量模型和结构模型。
测量模型中显示了变量（测量值和潜在值）之间的关系。 只有潜在变量之间的关系显示在结构模型中。
使用潜变量的一个重要好处是它们没有随机误差。 在SEM分析中统计估计并除去与潜在变量相关的误差。 只有一个共同的方差。 整洁。
如何进行SEM分析？
SEM通过五个不连续的步骤构建。 他们如下：
首次了解结构化方程式建模时，有必要分别考虑这些步骤。 不是独立的，而是一次一个。