sem模型用什么做手工，sem建模

　　　　sem模型用什么做手工，sem建模

　　　　模型设定规范是指你对模型参数和整个模型的规定。 这里需要注意。 拟合指数Fit indices反映了模型的拟合。 这意味着设置固定参数和自由参数是否与原始数据的方差协方差相匹配。 chi-square、CFI、NNFI和RMSEA都是常见的拟合指数。 二是从模型中删除“模型回归系数明细表”结果中未出现的关系项。

　　　　我们使用潜在增长曲线模型( LGM估计纵向数据的初始、变化、结构的斜率和方差。 固定参数Fixed parameters意味着这个参数不是根据我们的数据估计的，固定为0或1。 当然，模型的拟合指标不好的情况也很常见。 这个时候，我们必须有合理的修正指数来修正我们的模型。 例如，释放固定的参数等。

1、sem模型用什么软件

　　　　测量结构关系，例如在本例中最终设定了Scale，但在影响关系时，只能出现Scale，无法将部下的Factor具体化。 结构方程模型SEM的拟合指标有很多，但使用哪个指标还没有决定。 在构造方程模型SEM建立前需要保证测量关系的质量，建议在构造方程模型SEM分析前进行探索性因子分析和验证性因子分析，确保测量关系良好再进行SEM分析；

　　　　模型识别是指对模型中的自由参数能否得到特定的解，模型有解必须满足一定的条件。 这意味着自由参数的数量q必须小于或等于示例协方差矩阵中非冗馀元素的数量p*。 此p*=p(p1/2，其中p是测量变量的数量。

　　　　如果我们的模型做了拟合指标还太过分，我们接下来应该检查模型的参数，因为参数与其标准误差的比值遵循z分布，如果参数与其标准误差的比值大于1.96，这个参数的p小于0.05 设定结构方程模型时，如果未设定某个二次结构Scale，则该Scale不会出现在模型中。 如果结构方程模型SEM只包含影响关系，包括测量关系和影响关系，则称为路径分析( Path analysis，有时称为路径分析)。

　　　　可以使用图( AMOS或代码( lavaan，mplus设置模型。 因此，结构方程模型的SEM拟合效果有时无论如何都不充分。 在这种情况下，建议您简化并细分模型，或者使用路径分析进行考虑。 如果路径分析也不充分，最终可以考虑使用线性回归分析进行考虑。

　　　　一个SEM可分为两部分，一部分称为测量模型measurement model，指潜在变量与显式变量关系的设定，一部分称为结构模型structural model，指潜在变量之间或潜在变量与剩馀变量的函数