sem的模型介绍

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。

1、要求不同：

前者需要从网站设计阶段就开始注意适应搜索引擎的特点。

后者对于产品要有一个好的内容展示，做成专题页面来吸引人。

2、概念不同：

前者是根据用户使用搜索引擎的方式，利用用户检索信息的机会尽可能将营销信息传递给目标用户的过程；

后者是通过市场运营机构组织交易的卖方或买方参与市场投标，以竞争方式确定交易量及其价格的过程。

3、内容不同：

前者所运用的方法包括SEO、付费排名、精准广告以及付费收录等；

后者的拍卖方式主要有增价拍卖、减价拍卖和密封递价这三种。

SEM是Search Engine Marketing的缩写，中文意思是搜索引擎营销。

SEM是一种新的网络营销形式。SEM所做的就是全面而有效的利用搜索引擎来进行网络营销和推广。

SEM追求最高的性价比，以最小的投入，在搜索引擎中获最大的访问量，并产生商业价值。

SEM的四种方式：

1、竞价排名；

2、购买关键词广告；

3、搜索引擎优化（SEO）；

4、点击付费广告。

扩展资料

搜索引擎推广要做好，可以归纳为八大环节：

1、选择搜索引擎营销的策略；

2、确定目标搜索引擎；

3、确定关键词计划；

4、管理竞价；

5、优化网站内容；

6、确定标准；

7、搜索引擎营销工具；

8、报告标准评测的结果。

参考资料

搜索引擎营销-百度百科

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