SEM结构方程模型是什么?

sem 结构方程模型是社会科学研究中的一个非常好的方法。该方法在20世纪80年代就已经成熟，可惜国内了解的人并不多。“在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。20世纪80年代以来，结构方程模型迅速发展，弥补了传统统计方法的不足，成为多元数据分析的重要工具。 结构方程模型分析:结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中既包含有可观测的显在变量，也可能包含无法直接观测的潜在变量。结构方程模型可以替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法，清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系。

    结构方程模型(SEM)包括连续潜变量之间的回归模型(Bollen, 1989Browne &Arminger, 1995Joreskog &Sorbom, 1979)。也就是说，这些潜变量是连续的。这里需要注意的是：1. 潜变量(latent variables)是与观察变量(Observed variables)相对的，可通过数据分析观察；2. 观察变量可以是连续的(continuous)、删失的(censored)、二进制的(binary)、有序的(ordinal)、无序的(nominal)、计数的(counts)，或者是这些类别的组合形式。

    SEM有两个部分：一个测量模型(measurement model)和一个结构模型(structural model)。

     测量模型 相当于一个多元回归模型(multivariate regression model)，用于描述一组可观察的因变量和一组连续潜变量之间的关系。在此，这一组可观察的因变量被称为因子指标(factor indicators)，这一组连续潜变量被称为因子(factors)。

    如何描述它们之间的关系？可以通过以下方式：

1. 若因子指标是连续的，用线性回归方程(linear regression equations)；

2. 若因子指标是删失的，用删失回归或膨胀删失回归方程(censored normal or censored-inflated normal regression equations)；

3. 若因子指标是有序的类别变量，用profit或logistic回归方程(probit or logistic regression equations)；

4. 若因子指标是无序的类别变量，用多元logistic回归方程(multinomial logistic regression equations)；

5. 若因子指标是计数的，用Poisson或零膨胀Poisson回归方程(Poisson or zero-inflated Poisson regression equations)。

     结构模型 则在一个多元回归方程中描述了三种变量关系：

1. 因子之间的关系；

2. 观察变量之间的关系；

3. 因子和不作为因子指标的观察变量之间的关系。

    同样，这些变量有不同的种类，所以要根据它们的类别来选择合适的方程进行分析：

1. 若因子为因变量，及可观察的因变量是连续的，用线性回归方程(linear regression equations)；

2. 若可观察的因变量是删失的，用删失回归或膨胀删失回归方程(censored normal or censored-inflated normal regression equations)；

3. 若可观察的因变量是二进制的或者是有序的类别变量，用profit或logistic回归方程(probit or logistic regression equations)；

4. 若可观察的因变量是无序的类别变量，用多元logistic回归方程(multinomial logistic regression equations)；

5. 若可观察的因变量是计数的，用Poisson或零膨胀Poisson回归方程(Poisson or zero-inflated Poisson regression equations)。

    在回归中，有序的类别变量可通过建立比例优势(proportional odds)模型进行说明；最大似然估计和加权最小二乘估计(maximum likelihood and weighted least squares estimators)都是可用的。

    以下特殊功能也可以通过SEM实现：

1. 单个或多组分析(Single or multiple group analysis)；

2. 缺失值(Missing data)；

3. 复杂的调查数据(Complex survey data)；

4. 使用最大似然估计分析潜变量的交互和非线性因子(Latent variable interactions and non-linear factor analysis using maximum likelihood)；

5. 随机斜率(Random slopes)；

6. 限制线性和非线性参数(Linear and non-linear parameter constraints)；

7. 包括特定路径的间接作用(Indirect effects including specific paths)；

8. 对所有输出结果的类型进行最大似然估计(Maximum likelihood estimation for all outcome types)；

9. bootstrap标准误差和置信区间(Bootstrap standard errors and confidence intervals)；

10. 相等参数的Wald卡方检验(Wald chi-square test of parameter equalities)。

    以上功能也适用于CFA和MIMIC。

seo：seo优化就是搜索引擎优化的简称就是让你的网站排名更加的靠前和为你的网站提供更多的流量与转化SEO ,用专业的回答来说就是做搜索引擎排名。

sem：英文Search Engine Marketing的手写字母简称，翻译中文就是搜索引擎营销，就是根据用户使用搜索引擎的方式利用用户检索信息的机会尽可能将营销信息传递给目标用户。简单来说，搜索引擎营销就是基于搜索引擎平台的网络营销，利用人们对搜索引擎的依赖和使用习惯，在人们检索信息的时候将信息传递给目标用户。它是一种新的网络营销形式。

你还不知道该如何分配你进行搜索引擎营销的预算，或者是你不知道怎样更好地向顾客解释SEO和SEM的区别，不懂得如何根据企业现有的特点来进行对应的优化战略，那你就更需要阅读本文了，能有效助你更好了解两者的区别

1、跨搜索引擎平台效果：

SEO优化是针对所有的搜索引擎来做的，只要SEO的方法是白帽的、专业的、面向用户体验的，那么你不仅仅能收获百度来的流量，谷歌，搜狗，360，雅虎都会不同程度的认可你的网站，从而给你网站良好的展示位置。而SEM，不同的搜索引擎有不同的服务机制。

2、提升流量无须增加预算：

要提升PPC的流量，你必须提升预算。但SEO不一样，SEO优化有点像滚雪球，一开始虽然不起眼，但雪球一旦滚起来，机制一旦建立，那么势必后劲十足，效果越到后面越显著，而无需你投入更多。

3、停止花费，流量余存：

一个经过专业SEO优化后的网站自然流量不会因为你停止了SEO服务而立即消失，相反这段流量会持续相当长的一段时间，理论上来说如果没有过大的外部竞争以及搜索算法没有大变化的话，流量基本上是稳定的。所以，如果真要算的话，至少应该拿2年的SEO流量去和一年的SEM流量去做比较。

4、更高的信任度：

比起SEM，SEO有更高的用户信任度。毕竟SEM也是一种商业广告，用户点击本身就是抱着一种看广告的心态，如果不满意就跳出看下一条。而自然排名则不同，用户会认为靠自然排名排上去的网站更专业、更可信，同时用户参与度和转化率也更高。

5、排除负面消息：

试想如果在你的SEM广告下面有一条SEO的负面消息，是不是很糟糕?通常负面消息的影响力要比正面消息大3-5倍，所以平时就要重视SEO，通过SEO，可以更好地巩固第一页的搜索结果的权重，设立好这样的保护屏障，可以有效防止负面入侵。只是很多公司都是等事情发生了再去做挽回。

6、更容易吸引点击：

自然结果毕竟处在SERP的用户视觉重心处，相比SEM可以获得更多的关注和点击。按以往的经验来看，自然结果第一名的SEO流量通常要高于排在PPC第一名的广告。

所以根据企业的现有条件和企业的特点来选取相对应的方式来进行优化，不仅能降低优化时需要的成本更重要的是能有效提高优化的效率。达到预期想要的结果。

优先内容是每一个搜索引擎优化活动带动增量流量和收入必须的。以SEO人员来说，我们必须继续专注于根据用户的意图，帮助我们的客户实现他们的目标，构建出高品质的内容。

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