SEM 结构方程模型

结构方程模型 (structural equation modeling，SEM)是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。它可以替代多重回归、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。

为何要用结构方程模型？

很多社会、心理研究中所涉及到的变量，经常不能准确、直接地测量，这种变量称为 潜变量 ，如工作自主权、工作满意度等。传统的统计分析方法不能妥善处理这些潜变量，而结构方程模型能同时很好地处理这些潜变量及其指标。

矩形是可视变量draw observed，椭圆形是潜变量draw unobserved

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方法如下

1、方法辨别

结构方程模型SEM包括测量关系和影响关系；既可以测量各因素内部结构及相关之间的关系情况，也可以测量多个自变量与多个因变量之间的影响关系。

结构方程模型与路径分析主要区别就在于完整的结构方程模型包含了测量关系，如果仅包括影响关系，此时称作路径分析。如此以外，还有一些容易混淆的方法，

2、分析思路

SPSSAU

从整体分析角度看，完整分析可以包括以下几个步骤：模型构建→探索性因子分析/验证性因子分析→设置模型→评估模型→模型调整。

3、SPSSAU操作

结构方程模型是结合了多种统计分析方法，可同时检验因子、分析项、误差项间的关系。

对潜在变量（std.lv）或观察变量和潜在变量（std.all）进行标准化。sem结构方程模型数据对潜在变量（std.lv）或观察变量和潜在变量（std.all）进行标准化。SEM表示搜索引擎营销，SEM可以全面而有效地利用搜索引擎来进行网络营销和推广。

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