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。
教育行业在互联网中的竞争度还是比较高的,随着互联网+教育普及,竞争度会越来越高,搜索竞价的成本也会更高,想要在互联网推广教育类的网站或者项目,就需要选择正确的推广方法,建议以下几种方法可以考虑:
教育培训机构推广技巧一:社交平台推广
教育类项目有着特定的人群,比如,是高中生,大学生,白领人群等等,人群属性相对比较精准,这样就把人群进行分类,人群正确分类之后,就可以明确地找到这类人群的喜好,比如社交平台。
此时,就可以在用户常去的社交平台进行KOL树立,把自己的人设做好,进行网站引流,或者直接引流,这个周期会比较长,因为涉及到人设的树立,但,一但坚持树立起来,就是可持续的推广方法,可以类比,小红书种草。
教育培训机构推广技巧二:搜索引擎推广SEO/SEM
SEO和SEM这两种方法是老生常谈的方法,SEO是一种免费的关键词排名推广,虽然这两种方法都需要专业的人来做,但SEO如果想要做好,也是需要投入一定的人力和物力的,虽然现在SEO推出几种新的概念,但最终还是SEO手法。
对于教育行业,本身的竞争力度比较大,所以,做seo时最好不要行做行业大词,做精准的长尾词䨱盖是一种非常好的解决方法。
而SEM这种营销方法,仁者见仁,智者见智。如果没有账户操作经验,并且没有在这个行业中做过三年以上,做起来,消费比较大,账户优化会比较粗造,心理承受压力就会大。投入产出比不高。
教育培训机构推广技巧三:自媒体/短视频推广
自媒体和短视频是目前是非常流行的推广方式,教育行业也是比较适合这种方式推广的,因为,课程的内容是可以持续更新的,这样就解决掉了内容原创的问题。
坚持做短视频,分析其用户喜好,改进课程的表达方式,也许会在短视频领域分一部分流量。
总结:
教育行业想要单纯通过网站获取流量,难度是有的,但也是可以克服的;在做网站的同时,也要放眼其他的营销方法,新颖的营销方法,毕竟,人在哪里,市场就在哪里。
创业不易,祝君一切安好。
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