sem的定义

SEM定义：搜索引擎营销 指通过搜索引擎进行展示和发布满足用户搜索习惯和需求的信息，如百度竞价、百度知道、百度贴吧、百度经验、百度文库、博客、社区、论坛、自媒体等

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计算SEM自由度有两种方法:

1、 一种是计算数据中observed variables indicators (变量)

之间的相关系数（correlations）的个数，一般用k来表示变量的个数，其相关系数的个数则为 k X

(k–1) / 2。如你的例子中有12个变量，它们之间的相关系数应该有12 X 11 / 2 = 66。

2、另一种是计算数据所有变量之间的variance-covariance (方差－协方差) 的个数，公式为 k X (k + 1) / 2。在本例中，共有

12 X 13 /2 = 78。

3、“模型所需的信息”也有两种对应的算法。与相关系数对应的算法是模型中所需估计的parameters

(参数)，包括factor loadings (因子负荷，即λ，本例中有12个)、coefficients of exogenous factors

(自变量因子对因变量因子的影响系数，即γ,本例中有2个)、 coefficients of endogenous factors

(因变量因子对因变量因子的影响系数，即в,本例中有1个)，三者相加共有 12 + 2 + 1 = 15个参数需要被估计。

如果按方差-协方差计算的话，那么需要被估计的参数，除了以上的λ、γ和в以外，还需要加上每个errors

of indicators（变量的残差，即δ和ε，本例中有12个），四者相加为 12 + 2 + 1 + 12 = 27。

SEM中各个因变量（也叫内生因子）的残差（“残差”比你用的“误差”更准确一些）之间的相关关系（i.e., correlation between error variances of endogenous factors)，由以下来源： 由有关因变量之间本身的内在联系（这是理论问题、但也许不属于你的研究范围）所造成； 由一至数个对这些因变量同时有影响、但没有被收入模型的“第三者”自变量所造成（即所谓model misspecification l问题)； 由相同的测量工具（如5-级态度量表）所造成（即存在若干common-method factors）； 由个别个案的极端值所造成（这是数据预处理的问题） 等等。

上述多个问题也许同时存在。除非你有直接或间接的证据来判断其性质，否则很难说清到底是哪种问题。但是，如果其中某些相关程度较高（如你的结果中有一对相关系数较高），反映了你的模型很可能存在着其它理论解释（alternative explanations），这时就很有必要报告一下，以提醒读者对本研究验证的模型保留一定的余地。

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