sem结构方程模型

2019-08-09 15:21

如何理解结构方程模型

SEM(结构方程模型)是基于潜在变量的回归模型的统计方法。

f是潜在变量,例如智力,自尊等,它是SEM模型中的预测变量。 Y1,y2和y3是观测变量,可以直接测量变量。在SEM模型中,它们是指标。 Λ1-3是因子负载,ε是残差。前面提到SEM是基于回归模型,可以写成如下:

y1 =λ1* f +ε1

y2 =λ2* f +ε2

y3 =λ3* f +ε3

转到回归模型。

SEM被广泛使用的是方差/协方差估计方法。 y1,y2,y3的方差/协方差矩阵可以用上式表示:(σ是f的方差)

然后,计算机根据实际矩阵估计因子载荷等因素,并输出估计矩阵,这是与实际矩阵的最小差异。 (理想地),输出结果,并获得每个估计的参数和拟合指数。

应用更多模型/方法:MIMIC,多组模型,潜在增长建模等广泛的软件:

1,Mplus。优点:编程简单,结果全面。缺点:收费,价格昂贵。学生版本为300美元。

2,阿莫斯。优点:傻瓜,绘制数据拖动数据。缺点:稍微复杂的模型很耗时。

3,R。下一个包很好。优点:兼容性和专业性。缺点:使用的人少,不利于接触聚会。

4,LISREL。优点:易于上手。缺点:您需要输入每个矩阵,跳过时间。

其他人有一些我不懂的软件。

SEM进入不久,以上是为了个人理解,寻求讨论轻喷。什么?


sem结构方程模型

结构方程模型,CFA,路径分析,潜变量调节模型这几个是什么关系

SEM是输入相关矩阵或协方差矩阵,结合一个或多个可能的概念模型,统计软件(如Mplus,Lisrel)来帮助您计算拟合指数,输出每个路径参数,拟合指数等,可以用于纠正和比较模型。我想知道SEM对侯杰泰“结构方程模型及其应用”的推荐(现已不再提供,只有复印件)。 CFA也是一种SEM(结构方程模型),但不是完整的SEM;路径分析也是SEM的一个特例,但前者是显式变量,后者是潜变量。实际上,SEM是许多统计方法(如t检验,方差分析,回归分析等)的特例,而SEM具有更准确的误差估计和可靠性指标。因为CFA可以检查秤的结构,所以通常先做。如果拟合不好,则意味着量表的可靠性和有效性不高,以后难以进行分析。调解和调整测试有不同的方法。可以基于SEM分析潜在变量,或者可以使用潜在回归来实现分层回归(使用SPSS)。为了解调解和调节,我推荐温中林老师的文章,如2005年“心理学杂志”发表的“调节效果与调解效果的比较与应用”,温中林的着作“调节效应和调解效应分析” 。看到你的品牌中有“家庭关系”,你就是在进行发展教育!你说的是:扫描电镜,调解调整是统计学的前沿,发展教育也经常使用,但建议先阅读文章和书籍,并了解原则然后再使用。


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结构方程模型 和路径分析的区别,原理是否一样

完整的结构方程模型由两部分组成,一部分是测量模型,另一部分是结构模型。测量模型研究潜在变量(因子)和显式变量(主题或测量指标)之间的关系。分析是测量模型。最典型的测量模型是验证性因子分析。结构模型是研究潜在变量或因素之间的关系。模型中只有因素,但没有指标(测量项目)。测量模型和结构模型一起是一个完整的结构方程模型,两者可以分开和分开。这里提到的结构模型实际上是路径分析。如果要单独进行路径分析,可以将总分或每个测试的平均值建模为一个因子。此时,测量指标不存在。这样,结构方程模型和路径分析实际上是相同的根。路径分析可以被视为完整结构方程模型的一部分,并且两者具有从属关系。操作的基本原理是相同的,并且通常通过最大似然估计方法来估计参数。主要区别在于完整的结构方程模型还包括测量模型,而路径分析则不包括。显然,如果你想做一个完整而严谨的结构方程研究,最好建立一个完整的结构方程模型。

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