sem结构方程怎么学，sem 结构方程模型

　　　　sem结构方程怎么学，sem 结构方程模型

　　　　虽然现在的教材还很多，但是即使是说同一个结构方程模型( SEM )的教材，在实际操作部分选择的软件也是不同的，所以选择自己熟悉的软件或者适合自己学习的软件。 如果各因子可以直接测定，则因子本身就是指标。 结构方程模型是回归分析。 AVE、CR、克隆巴赫阿尔法系数的计算请阅读《结构方程模型测量模型中AVE和CR值计算操作（视频版）》。

　　　　主要步骤是收集观测变量、获取协方差矩阵(或相关系数矩阵)、提取因子、因子旋转、因子结构解释、因子得分计算。 例如，我们将学生父母教育程度、父母职业及其收入(共6个外部变量)作为学生家庭社会经济地位)潜在变量)的指标，并将学生中、英、数三科成绩( 3个外部变量)作为学业成绩)潜在变量)的指标。 如果不考虑因子之间的因果关系，即没有结构模型这一部分，结构方程模型就是传统的探索性因子分析。

1、sem结构方程模型是什么

　　　　从发展历史来看，结构方程模型起源很早，但其核心概念在20世纪70年代初期被有关学者专家提出，到20世纪80年代末期发展迅速。 学习SEM数据分析结果的规范化展示(图表)，可以通过阅读刊登在高水平期刊上的论文来学习和模仿，是一个自我修炼的过程。

　　　　Thurston认为，复杂的智能测量背后，应该存在一组不同的、独立的共同因素。 他被称为核心心理素养( primary mental abilities )，由于这一组共同要素的存在，构成了智力测试得分的复杂关系。

　　　　结构方程模型：方法与应用[M] .北京：高等教育出版社，2011. 《结构方程模型：方法与应用》采用国际知名SEM软件Mplus，用实际数据展示了各种常见的并有一些新发展的高级结构方程模型(图书介绍资料来源：京东)。

　　　　Haavelmo于1943年应用一系列联立方程( simultaneous equation )探讨了经济学变量的相互关系，是经济计量学中的联立方程模型。 与传统的探索性因子分析不同，结构方程模型可以提出特定的因子结构，验证其是否符合数据。

　　　　Spearman认为，人类心理能力测试得分之间的相互关系可以视为这些得分背后潜在共同因素( common factor )的影响结果。 20世纪80年代以来，结构方程分析发展迅速，弥补了传统统计方法的不足，成为多元统计分析的重要工具。 首页专栏/结构方程模型( SEM )数据分析技术零基础学习建议(仅供参考)！