Mplus中关于SEM的介绍

    结构方程模型(SEM)包括连续潜变量之间的回归模型(Bollen, 1989Browne &Arminger, 1995Joreskog &Sorbom, 1979)。也就是说，这些潜变量是连续的。这里需要注意的是：1. 潜变量(latent variables)是与观察变量(Observed variables)相对的，可通过数据分析观察；2. 观察变量可以是连续的(continuous)、删失的(censored)、二进制的(binary)、有序的(ordinal)、无序的(nominal)、计数的(counts)，或者是这些类别的组合形式。

    SEM有两个部分：一个测量模型(measurement model)和一个结构模型(structural model)。

     测量模型 相当于一个多元回归模型(multivariate regression model)，用于描述一组可观察的因变量和一组连续潜变量之间的关系。在此，这一组可观察的因变量被称为因子指标(factor indicators)，这一组连续潜变量被称为因子(factors)。

    如何描述它们之间的关系？可以通过以下方式：

1. 若因子指标是连续的，用线性回归方程(linear regression equations)；

2. 若因子指标是删失的，用删失回归或膨胀删失回归方程(censored normal or censored-inflated normal regression equations)；

3. 若因子指标是有序的类别变量，用profit或logistic回归方程(probit or logistic regression equations)；

4. 若因子指标是无序的类别变量，用多元logistic回归方程(multinomial logistic regression equations)；

5. 若因子指标是计数的，用Poisson或零膨胀Poisson回归方程(Poisson or zero-inflated Poisson regression equations)。

     结构模型 则在一个多元回归方程中描述了三种变量关系：

1. 因子之间的关系；

2. 观察变量之间的关系；

3. 因子和不作为因子指标的观察变量之间的关系。

    同样，这些变量有不同的种类，所以要根据它们的类别来选择合适的方程进行分析：

1. 若因子为因变量，及可观察的因变量是连续的，用线性回归方程(linear regression equations)；

2. 若可观察的因变量是删失的，用删失回归或膨胀删失回归方程(censored normal or censored-inflated normal regression equations)；

3. 若可观察的因变量是二进制的或者是有序的类别变量，用profit或logistic回归方程(probit or logistic regression equations)；

4. 若可观察的因变量是无序的类别变量，用多元logistic回归方程(multinomial logistic regression equations)；

5. 若可观察的因变量是计数的，用Poisson或零膨胀Poisson回归方程(Poisson or zero-inflated Poisson regression equations)。

    在回归中，有序的类别变量可通过建立比例优势(proportional odds)模型进行说明；最大似然估计和加权最小二乘估计(maximum likelihood and weighted least squares estimators)都是可用的。

    以下特殊功能也可以通过SEM实现：

1. 单个或多组分析(Single or multiple group analysis)；

2. 缺失值(Missing data)；

3. 复杂的调查数据(Complex survey data)；

4. 使用最大似然估计分析潜变量的交互和非线性因子(Latent variable interactions and non-linear factor analysis using maximum likelihood)；

5. 随机斜率(Random slopes)；

6. 限制线性和非线性参数(Linear and non-linear parameter constraints)；

7. 包括特定路径的间接作用(Indirect effects including specific paths)；

8. 对所有输出结果的类型进行最大似然估计(Maximum likelihood estimation for all outcome types)；

9. bootstrap标准误差和置信区间(Bootstrap standard errors and confidence intervals)；

10. 相等参数的Wald卡方检验(Wald chi-square test of parameter equalities)。

    以上功能也适用于CFA和MIMIC。

SEM的主要用途是：

1、带来更多的点击与关注；

2、带来更多的商业机会；

3、树立行业品牌；

4、增加网站广度；

5、提升品牌知名度；

6、增加网站曝光度；

7、根据关键词，通过创意和描述提供相关介绍。

SEM：英文为Search Engine Marketing ，中文为搜索引擎营销。通常简称为SEM。搜索引擎营销的基本思想是让用户发现信息，并通过（搜索引擎）搜索点击进入网站/网页进一步了解他所需要的信息。在介绍搜索引擎策略时，一般认为，搜索引擎优化设计主要目标有2个层次：被搜索引擎收录、在搜索结果中排名。

搜索引擎营销的基本思想是让用户发现信息，并通过（搜索引擎）搜索点击进入网站/网页进一步了解他所需要的信息。在介绍搜索引擎策略时，一般认为，搜索引擎优化设计主要目标有2个层次：被搜索引擎收录、在搜索结果中排名靠前。这已经是常识问题，简单来说SEM所做的就是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。多数网络营销人员和专业服务商对搜索引擎的目标设定也基本处于这个水平。但从实际情况来看，仅仅做到被搜索引擎收录并且在搜索结果中排名靠前还很不够，因为取得这样的效果实际上并不一定能增加用户的点击率，更不能保证将访问者转化为顾客或者潜在顾客，因此只能说是搜索引擎营销策略中两个最基本的目标。

SEM 的方法包括搜索引擎优化(SEO)、付费排名、以及付费收录。

Search Engine Marketing （SEM）搜索引擎营销-概述

搜索引擎营销（SEM）是一种使用出现在搜索引擎结果页面(或SERPs)的付费广告来营销业务的实践。广告商对百度/谷歌和必应等服务的用户在搜索特定产品或服务时可能输入的关键字进行竞价，这样广告商就有机会让他们的广告与这些搜索查询的结果一起出现。

这些广告通常被称为“点击付费广告”(pay-per-click ads)，形式多种多样。有些是小的、基于文本的广告，而其他的，如产品列表广告(PLAs，也被称为购物广告)是更直观的、基于产品的广告，让消费者一眼就能看到重要的信息，如价格和评论。

搜索引擎营销最大的优势是，它为广告商提供了一个机会，让他们把广告放在那些有动机的顾客面前，他们准备购买的准确时刻。没有其他的广告媒体可以做到这一点，这就是为什么搜索引擎营销是如此有效和如此惊人的强大方式来增长你的业务。

搜索引擎营销SEM概述

 搜索引擎营销SEM和 搜索引擎优化 SEO

搜索引擎优化和搜索引擎优化有什么区别?

一般来说,“搜索引擎营销”或SEM指的是付费搜索营销，即企业支付百度/谷歌在搜索结果中显示广告的系统。

搜索引擎优化或SEO，不同之处是企业不支付百度/谷歌流量和点击相反，它们通过在给定的关键词搜索中提供最相关的内容，从而在搜索结果中获得免费位置。

SEO和SEM都应该是你在线营销策略的基本部分。SEO是一种强大的方法，可以让流量在烟囱顶部长青，而搜索引擎广告是一种非常划算的方法，可以让转化率在烟囱底部。

关键词:搜索引擎营销基础

关键词是搜索引擎营销的基础。当用户在搜索引擎中输入关键字(作为搜索查询的一部分)来寻找他们想要的东西时，关键字作为广告策略形成搜索引擎营销的基础，这一点也不奇怪。

SEM关键词研究

在您可以选择在搜索引擎营销活动中使用哪些关键字之前，您需要进行全面的研究，作为关键字管理策略的一部分。

首先，您需要确定与您的业务相关的关键字，以及潜在客户在搜索您的产品和服务时可能使用的关键字。实现这一点的一种方法是使用关键字工具。

希望以上的回答可以帮助您了解SEM的基础。

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