sem的模型介绍

sem的模型介绍,第1张

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。

R包lavaan可以做

https://www.codetd.com/article/916129

软件AMOS可以做

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTI5MDgxOA==&mid=2650098738&idx=1&sn=319fcc4198fbcd36fc30fd1329e27bf0&chksm=beb6289f89c1a189115d96bb0f9bc3114a752f9bf1fed4c9979b2e965322d8e38c60844316de&scene=21#wechat_redirect

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https://www.jianshu.com/p/d698dc099dec

https://www.jianshu.com/p/e0938fb35c45

https://blog.csdn.net/yjj20007665/article/details/66967966

χ2 卡方拟合指数 检验选定的模型协方差矩阵与观察数据协方差矩阵相匹配的假设。原假设是模型协方差阵等于样本协方差阵。如果模型拟合的好,卡方值应该不显著。

RMR 是残差均方根。RMR 是样本方差和协方差减去对应估计的方差和协方差的平方和,再取平均值的平方根。RMR应该小于0.08,RMR越小,拟合越好。

RMSEA 是近似误差均方根 RMSEA应该小于0.06,越小越好。

GFI 是拟合优度指数,范围在0和1间,但理论上能产生没有意义的负数。按照约定,要接受模型,GFI 应该等于或大于0.90。

CFI 是比较拟合指数,其值位于0和1之间。CFI 接近1表示拟合非常好,其值大于0.90表示模型可接受,越接近1越好。

同时要求样本和指标之间有一个最低数量比例


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