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。SEM是一般线性模型的扩展。它能使研究者同时检验一组回归方程。SEM软件不但能检验传统模型,而且也执行更复杂关系和模型的检验,例如,验证性因子分析和时间序列分析。
进行SEM分析的基本途径显示如下:
研究者首先基于理论定义模型,然后确定怎样测量建构,收集数据,然后输入数据到SEM软件中。软件拟合指定模型的数据并产生包括整体模型拟合统计量和参数估计的结果。
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