sem的模型介绍

SEM简单介绍，以下资料来源

因果关系：SEM一般用于建立因果关系模型，但是本身却并不能阐明模型的因果关系。

一般应用于：测量错误、错漏的数据、中介模型（mediation model）、差异分析。

历史：SEM 包括了 回归分析，路径分析（wright, 1921）,验证性因子分析（confirmatory factor analysis）（Joreskog, 1969）.

SEM也被称为 协方差结构模型（covariance structure modelling），协方差结构分析和因果模型。

因果关系：

究竟哪一个是“真的”？ 在被假设的因果变量中其实有一个完整的因果链。

举一个简单的例子： 吃糖果导致蛀牙。这里涉及2个变量，“吃糖果”和“蛀牙”，前者是因，后者是果。 如果上一个因果关系成立，那将会形成一个因果机制，也许会出现这样的结构：

3. 这时还有可能出现更多的潜在变量：

这里我又举另外一个例子，回归模型

在这里，回归模型并不能很好的描述出因果次序，而且也不能轻易的识别因果次序或者未测量的因子。这也是为什么在国外学术界SEM如此流行的原因。

我们在举另外一个例子“路径分析”

路径分析能让我们用于条件模型（conditional relationships），上图中的模型是一种调解型模型或者中介模型，在这里Z 是作为一个中介调节者同时调节X和Y这两个变量的关系。

在这里我们总结一下：

回归分析简单的说就是：X真的影响Y 吗？

路径分析：为什么/如何 X 会影响Y？ 是通过其他潜在变量Z 来达到的吗？例子：刷牙（X）减少蛀牙（Y）通过减少细菌的方法（Z）。------测量和测试中介变量（例如上图中的Z变量）可以帮助评估因果假设。

在这里要提一下因素模型（factor model）

在这个模型当中，各个变量有可能由于受到未被观察到的变量所影响，变得相互有内在的联系，一般来说那些变量都很复杂、混乱，而且很多变量是不能直接被观察到的。

举个例子：“保龄球俱乐部的会员卡”和“本地报纸阅读”，是被观察到的变量，而“社会资产”则是未被观察到的变量。另一个例子：“房屋立法”和“异族通婚”是被观察到的变量，而“种族偏见”是未被观察到的变量。

相互关系并不完全由被观察到的变量的因果关系所导致，而是由于那些潜在的变量而导致。

这些被观察到变量（y1--y4）也有可能由一个潜在的变量（F）所影响。

从书上查了一些内容，书的年代比较久远，可能买不到...有兴趣的话，尝试着去图书馆借一下吧。

SEM工作时，电子枪发射的入射电子束打在试样表面上，向内部穿透一定的深度，由于弹性和非弹性散射形成一个呈梨状的电子作用体积。电子与试样作用产生的物理信息，均由体积内产生。

二次电子是入射电子在试样内部穿透和散射过程中，将原子的电子轰击出原子系统而射出试样表面的电子，其中大部分属于价子激发，所以能量很小，一般小于50eV。因此二次电子探测体积较小。二次电子发射区的直径仅比束斑直径稍大一些，因而可获得较高的分辨率。

二次电子像的衬度取决于试样上某一点发射出来的二次电子数量。电子发射区越接近表面，发射出的二次电子就越多，这与入射电子束与试样表面法线的夹角有关。试样的棱边、尖峰等处产生的二次电子较多，相应的二次电子像较亮；而平台、凹坑处射出的二次电子较少，相应的二次电子像较暗。根据二次电子像的明暗衬度，即可知道试样表面凹凸不平的状况，二次电子像是试样表面的形貌放大像。

SEM内在试样的斜上方放置有探测器来接受这些电子。接受二次电子的装置简称为检测器，它是由聚焦极、加速极、闪烁体、光导管和光电倍增管组成。在闪烁体前面装一筒装电极，称为聚焦极，又称收集极。在其前端加一栅网，在聚焦极上加250-300V的正电压。二次电子被此电压吸引，然后又被带有10kV正电压的加速极加速，穿过网眼打在加速极的闪烁体上，产生光信号，经光导管输送到光电倍增管，光信号转变为电子信号。最后输送到显示系统，显示出二次电子像。

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