求高人指点用SEM和OLS的区别,优缺点比较

求高人指点用SEM和OLS的区别,优缺点比较,第1张

其实应该说是最大似然法和最小二乘法的区别吧。

采用OLS的回归分析方法存在几方面的限制:

(1)不允许有多个因变量或输出变量

(2)中间变量不能包含在与预测因子一样的单一模型

(3)预测因子假设为没有测量误差

(4)预测因子间的多重共线性会妨碍结果解释

(5)结构方程模型不受这些方面的限制

SEM的优点:

(1)SEM程序同时提供总体模型检验和独立参数估计检验;

(2)回归系数,均值和方差同时被比较,即使多个组间交叉;

(3)验证性因子分析模型能净化误差,使得潜变量间的关联估计较少地被测量误差污染;

(4)拟合非标准模型的能力,包括灵活处理追踪数据,带自相关误差结构的数据库(时间序列分析),和带非正态分布变量和缺失数据的数据库。

构方程模型最为显著的两个特点是:

(1)评价多维的和相互关联的关系;

(2)能够发现这些关系中没有察觉到的概念关系,而且能够在评价的过程中解释测量误差。

1、最小二乘法的典型应用是求解一套x和y的成对数据对应的曲线(或者直线)方程。

其思想是:设y和x之间的关系可以用一个公式在表示,但其系数为待定系数。然后,将各个点的实测数据与计算求得的数据相减,得到“误差”或者不符值(有正有负,但其平方都是正的),将这些不符值的平方相加,得到总的“误差”。通过调整公式中的各个系数,使得误差平方和最小,那么就确定了y和x之间的方程的最好结果。求解最小二乘问题的过程中没有提及概率问题。

2、而极大似然估计值,是用于概率领域的一种方法,和最小二乘法是两个领域的。这种方法是应用求极大值的方法,让某一个公式求导值为0,再根据情况判断该极值是否是合乎要求。极大似然估计法可以用于正态分布中 μ, σ2的极大似然估计。极大似然估计法就是要选取类似的数值作为参数的估计值,使所选取的样本在被选的总体中出现的可能性为最大。

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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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。


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