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 (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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结构方程模型实证要多久:

结构方程模型实证要1个半小时。

结构方程模型（SEM）=因子分析（测量模型）+路径分析（结构模型）

在社会科学领域很多概念比如智商、自尊等，是不可以直接观测的，称为潜变量。这些概念只能通过多个指标来测量，通过这些观测指标利用因子分析技术得到潜变量，这个过程是测量部分（模型）。

有时，我们需要构建多个潜变量之间的关系，此时要用到路径分析，这个部分就称为结构模型。

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