这可能是结构方程建模(SEM) 详细的文章了 点赞收藏

结构方程模型SEM剖析

 结构方程模型(Structural equation modeling,SEM),是表征自变量与因变量之间的直接或间接关系的一种类似于网络分析的统计分析方法。与传统的回归方程不同的是:SEM可以同时考虑多个自变量与因变量间的关系,由于实际情况中,变量间的关系并不一定是单一的相互对应关系。比如实际情况下,微生物群落多样性可能即受到温度,也受到降雨的影响,同时还受到养分(比如氮和碳)有效性的影响,但是,养分有效性又与水分和温度密切相关。在此例中,温度和水分不但对微生物群落有直接影响,而且通过养分有效性对微生物群落产生间接影响。因此,建立单一的回归模型可能拟合程度很高,但其也忽略了这种间接影响。于是,能够结合一个或多个模型的因果网状关系(根据知识体系构建)的结构方程模型就被引入具体分析中,而这种所谓的因果关系,即形成了某种特定的预设结构,而在这些预设结构中,又有各种方程表达式,因此就叫为结构方程模型。

上面的内容中提到网状的因果关系是基于分析作者的知识体系来构建的,因此,提示构建结构方程模型时,必须对构建的SEM进行详细阐述,对选取的指标进行解释,也就是需要回答:为什么要将SEM构建成A的式样的问题。

可能有朋友要问:看到好多文献都提到SEM,但有的将其叫做路径分析(Path Analysis),也有

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