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.短视频营销

它是一种互联网视频营销传播方法。通常，企业在互联网上新媒体发布视频传播内容随着移动终端的普及和网络的加速，短而快速的大规模流量分发的内容逐渐获得了自媒体平台，粉丝和资本的青睐。

随着互联网网红经济的出现，视频行业中逐渐涌现出许多高质量的UGC内容生产商。微博，快手和头条都已进入短视频行业，并招募了许多优秀的内容制作团队入驻。到2017年，短视频行业的竞争已进入激烈阶段，内容制作人也已转向到基于PGC的专业化运营。

2.搜索引擎优化(seo)

搜索引擎优化(SEO)通常是为了提高搜索引擎中特定关键字的排名。通过添加一些搜索引擎喜欢的内容，例如添加页面标签，关键字布局，外部链接等，可以提高您网站在搜索引擎中的排名。

3.博客推广

博客是专门用于记录某些领域或特定事件的个人网站，有点像在网上写日记。许多博客以自己独特的风格上传视频或图片，在网络营销过程中，许多人都喜欢为特定领域或主题构建博客，以便使他们的职业在特定领域中更具说服力。博客为您提供了一个打造专业IP的绝好机会。

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加入优秀的广告网络可以使您的广告在数千个网站上显示和浏览，您可以自定义投放模型，准确投放和快速获得结果。

5.搜索引擎营销(sem)

与seo不同，搜索引擎营销(sem)是一种营销方法，可让您通过付费来提高搜索结果的排名。搜索引擎营销包括按点击数付费和文本关联广告。

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顾名思义，它是由公司的营销策划者或广告公司的撰稿人撰写的“文字广告”，而不是硬性广告。

与硬性广告相比，软性文章之所以被称为软性文章，是因为“软性”一词的含蓄之处，就像将针头藏在棉绒中一样，当您发现这是一篇软文时，您就陷入了经过精心设计的“软文广告”的陷阱。它所寻求的是春天的天气和雨水的一种扩散效应，而无声的潮湿事物。

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