结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)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在变量,也可能包含无法直接观测的潜在变量。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
结构方程模型(SEM)的参数估计最常用的方法就是极大似然估计(ML)。 本文将详细推导极大似然估计的算法过程,需要小伙伴有一定的线性代数基础 1. 什么是极大似然估计 回忆一下线性回归,我们在估计回归系数时通常要求:因变量y的观测值与拟合值y^的差值(残差)平方和最小。也就是最小二乘法。 最小二乘法要求残差最...
在R语言结构方程程序包中,piecewiseSEM语法简洁,将结构方程模型拆分为多个组分(component)模型进行拟合和评估,可与混合效应模型实现无缝对接,在应对研究系统中复杂数据结构和类型,如多层数据嵌套和非正态分布类型变量(二项分布、泊松分布),有明显的优势。因而,在生态环境领域得到广泛应用,是该领域颇受欢迎的结构方程模型...
2)结构方程分析常称为结构方程建模(structural equation modeling,SEM),是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计分析方法,也称为协方差结构分析。 3) LISREL有两种含义,一种是SEM分析软件,一种是线性结构方程模型,本书只考虑线性结构方程模型。 2.为何要用结构方程? 1) 心理学研究涉及的都是不能准确...
传统SEM对模型进行全局估计,也就是将各变量与其它变量间同时建立一个模型,并使用卡方检验计算模型拟合参数; piecewiseSEM需要先构建一个基集,基集中的各组分方程的结合能扩展为原始变量(这类似于线性代数中的基的概念,基中的各向量是线性无关的,原矩阵的向量可由基中的部分向量组合得到)。
SEM参数估计的原理距离函数参数估计的算法参数估计的性质 SEM模型参数估计的原理 ❖参数估计的任务 估计参数检验假设 ❖假设的模型能否较好地拟合（再现）样本数据 恰好可识别→完全拟合数据，但假设不可检验给定更多约束→不能完全拟合数据 拟好不好→假设中对参数施加的约束错误 ❖自由参数的估计值应当使得模型假设...
结构方程模型（SEM）是一种多元统计分析方法，用于同时估计多个因果关系和探索变量之间的关系。它结合了因素分析和因果推理，通过构建理论模型来描述变量之间的结构关系，并使用统计方法进行模型验证和估计参数。SEM可以处理复杂的变量关系，包括测量误差和潜在变量，并提供对因果关系的更精确的估计。SEM的应用场景 社会学 ...
模型修正就是通过释放固定参数，就是把模型中原先固定的参数进行自由估计以此来提高模型拟合。路径效应大小的判断 判断效应大小时，我们一定要看调整后的路径系数，如果小于0.1就是小效应，0.3附近则为中效应，大于0.5为大效应。SEM图示 SEM中常见的图示和解释如下图：看几个例子吧：首先是回归模型：上图中就是3...
在这里,'user' 指的是我们在语法中明确请求的参数,'free' 列的非零值表示模型自由估计的参数。 请注意,我们也可以得到标准化的估计值 。这是 SEM 中更复杂的主题,因为我们可以仅针对潜在变量(std.lv)或观察变量和潜在变量(std.all)进行标准化。后者通常是 SEM 论文中作为标准化估计报告的内容。
需要注意的是,不像回归那样,需要首先看的是回归模型的检验(P值),再看各个回归系数是否有统计学意义,在SEM里面,匹适度的P值不作为主要的判断标准 P值在结果输出的模型注解部分。见下图。 P值小于0.05,拒绝原假设,表示观察数据的S矩阵与假设模型隐含的\Sigma矩阵不契合,即观察数据(data)与假设模型(model)间不匹配...