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。
sem的意思是:
1、abbr. 扫描式电子显微镜(scanning electron microscope);标准电子组件(Standard Electronic Modules)
2、n. (Sem)(泰、柬)森(人名);(Sem)(西、挪)塞姆(人名)
【读音】英 [,es i: 'em]
【短语】
1、SEM Analysis 扫描电镜分析 扫描电子显微镜分析 sem分析
2、sem image sem图像 sem图
3、sem break 空白时间
4、sem valor 无用
5、SEM WATCH 搜索引擎营销观察
6、TSINGHUA SEM 理学院 清华经管学院 清华大学经济管理学院 大学经济管理学院
扩展资料
sem的近义词
seminar
【读音】英 [ˈsemɪnɑː(r)] 美 [ˈsemɪnɑːr]
【意思】n. 讨论会,研讨班
【短语】
1、seminar course 研究学程 专题研究科目 研究科目
2、Olympic Seminar 奥运主题讲座
3、Advanced seminar 高级研讨会
4、Basic Seminar 突破性领导力基础课程 基本课程 真善美讲座
5、Business Seminar 商务研讨会
6、Joint Seminar 双边学术研讨会
常用函数公式:1、LEN函数:用于统计一个数据或者一个词出现的次数
使用公式:=LEN(数据),需要进行统计的关键词,主要作用就是计算关键词出现的次数
2、countif函数:统计一个区域的数据中符合一个条件的总数量
使用公式:=countif(区域,条件) 需要注意符号是英文状态,除了字母,都要加一下双引号。
3、vlookup函数:纵向查找
使用公式:=vlookup(G:G,A:B,2) G:G相同的一列,A:B查找范围,2是查找的第几列
如果没有相同值,可以自己创造一个相同值。
4、sumif函数:条件求和
使用公式:=sumif(C:C,”>20”,B:B)
C列条件大于20,b列的和,注意符号使用英文状态下,除了字母都要添加双引号
5、sumifs函数:多条件求和
使用公式:=sumifs(B:B,C:C,”>80”,D:D,”>80”)
注意先写要求和的区域,再写条件
常用的sem数据分析函数,各位小伙伴们学会了吗?可以多多操作,牢牢记住公式,让自己的工作更加轻松,事半功倍。
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