sem什么意思

sem什么意思,第1张

sem的意思是:

1、abbr. 扫描式电子显微镜(scanning electron microscope);标准电子组件(Standard Electronic Modules)

2、n. (Sem)(泰、柬)森(人名);(Sem)(西、挪)塞姆(人名)

【读音】英 [,es i: 'em]

【短语】

1、SEM Analysis 扫描电镜分析 扫描电子显微镜分析 sem分析

2、sem image sem图像 sem图

3、sem break 空白时间

4、sem valor 无用

5、SEM WATCH 搜索引擎营销观察

6、TSINGHUA SEM 理学院 清华经管学院 清华大学经济管理学院 大学经济管理学院

扩展资料

sem的近义词

seminar

【读音】英 [ˈsemɪnɑː(r)]  美 [ˈsemɪnɑːr]

【意思】n. 讨论会,研讨班

【短语】

1、seminar course 研究学程 专题研究科目 研究科目

2、Olympic Seminar 奥运主题讲座

3、Advanced seminar 高级研讨会

4、Basic Seminar 突破性领导力基础课程 基本课程 真善美讲座

5、Business Seminar 商务研讨会

6、Joint Seminar 双边学术研讨会

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。

结构方程模型是:一般线性模型的扩展,并非单指某一种特定的统计方法,而是一套用以分析共变结构的技术整合。

结构方程模型组成及应用:

结构方程模型由两部分组成,即测量模型(Measurement Model)和结构模型(Structural Model)。本文将主要介绍以上两个模型的概念及其应用。

1、测量模型

在实际研究中,并非所有的概念都是可以被直接观察和测量的。

比如我们在调研爱采购卖家的体验时,这里的卖家体验其实就是一个抽象的概念,是卖家对平台所有可观测量化指标的综合反映,这些指标可能会包括卖家通过平台获得的询盘量、订单量、主要权益的满意度、接收到服务速度和质量等等。

在SEM中,如用户体验这些抽象且无法直接测量的概念,被称作“潜变量(Latent Variable)”,而那些能被直接观测的变量,如询盘量,则称为“观察变量(Observed Variable)”或“外显变量(Manifest Variable)”。

我们了解越多卖家对平台有效观察变量的反馈,对卖家体验的刻画就越真实可靠。

基于对测量模型的验证,我们发现卖家对平台的综合体验,可以在一定程度解释为卖家对平台的效果体验,权益体验和服务体验(满意度)的集合。

需要注意的是,观测变量并非能完全解释潜变量,在整体测量模型中同时存在无法解释的误差(也称残差),误差大小及分布的影响是实际施测中同样需要考虑的部分。

2、结构模型

与检验观测变量和潜变量之间关系的测量模型不同,结构模型主要用于检验潜变量间的关系。如果单独看待结构模型,就是传统的路径分析(Path Analysis),旨在解释变量间的因果或预测关系。

随着研究的深入,我们发现过去研究中常用的相关分析或一元/多元回归分析方法很难解释变量间的因果关系,比如在研究爱采购卖家续费意愿时,仅通过相关分析,很难判断是体验影响续费意愿,还是续费意愿影响体验。

而单纯的使用多元回归分析,我们只能发现各体验维度指标对续费意愿的独立影响,而忽视了各体验指标间的相互作用。

结构方程模型有以下几点需要注意:

1、SEM更多用于验证性的分析。


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