SEM（结构方程模型）

重点难题：如何构建结构方程模型对数据进行分析

SEM（结构方程模型）

结构方程模型是一门基于统计分析技术的研究方法学，它主要用于解决社会科学中的多变量问题，用来处理复杂的多变量数据及多变量互相影响的探究与分析。SEM是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领域发展过程中的合成物，多元回归、因子分析和路径分析等这些常用的统计方法都只是结构方程模型中的一些特例。

概念区分

线性相关分析： 线性相关分析指出两个随机变量之间的统计联系。两个变量地位平等，没有因变量和自变量之分。因此相关系数不能反映单指标与总体之间的因果关系。
线性回归分析： 线性回归是比线性相关更复杂的方法，它在模型中定义了因变量和自变量。但它只能提供变量间的直接效应而不能显示可能存在的间接效应。而且会因为共线性的原因，导致出现单项指标与总体出现负相关等无法解释的数据分析结果。
结构方程模型分析： 结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中既包含有可观测的显变量，也可能包含无法直接观测的潜变量。结构方程模型可以替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法，清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系。
简单而言，与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，可以通过提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。

SEM的优势

• SEM擅长处理潜变量问题，如动机、态度等研究问题，使研究更科学、客观、准确；
• SEM可以进行验证性因素分析，这种分析是检验量表信效度的高级统计技术；
• SEM可以高效、快速揭示因变量与自变量之间复杂的关系，更受学者欢迎。SEM是目前量化论文的最主流统计方法之一，更受国内外顶级期刊青睐。

SEM简介

• 结构方程模型中有三种变量：潜在变量、显性变量（测量变量）和残差变量。
• 潜在变量（无法观测）；显性变量，研究者可以直接观察或者直接测量获得，获得的数据可以转化为量化数据，外因潜在变量的指标变量以符号“X”表示，而内因潜在变量的指标变量以符号“Y”表示。内因潜在变量无法被模型中外因潜在变量解释的变异量，即结构方程模型中随机变异部分。

论文中如何使用结构方程模型

1. 构建理论模型
2. 提出研究假设
3. 给出变量操作定义
4. 样本数据收集
   • 数据搜集方法：调查问卷、已有统计数据、爬虫
5. 信度与效度检验
   • 信度检验：利用不同样本得到的检验测量结果是否稳定，表现为数据是否集中
   • 效度检验：测量结果是否能够很好反应测量对象的真实特征（注：一般采用因子分析法来进行效度检验）
6. 模型适配度检验
7. 模型调整与修正
8. 路径系数分析
9. 假设检验与结论分析

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问题：
1、 因子分析、主成分分析、回归分析与结构方程模型之间的区别是什么？