一句话概括Bayesian-SEM,就是在样本信息中加入先验信息,运用贝叶斯定理计算出相关参数的后验分布,以此完成SEM的参数估计。一般情况下,分析SEM 多采用广义最小二乘法和极大似然法,而与这两种方法有关的统计理论及计算算法都建立在样本协方差矩阵的基础上,其分析结果依赖于样本协方差矩阵的渐进分布,且需要假设随机观测值...
Bayesian-SEM的实现分为四个步骤：模型设定、模型识别、最大似然估计及贝叶斯估计。在AMOS中，通过绘图工具构建理论结构模型，包括观测变量、潜在变量和因果关系。模型设定完成后，使用数据导入功能加载数据，进行模型识别，通常要求样本量与观测变量比例合理，至少为5:1。然后，使用AMOS中的最大似然法进行参数...
EquationModel,SEM)的中介分析为包含中介效应在内的变量间的复杂结构分 析提供了可能。而贝叶斯SEM可针对复杂模型的构建和估计提供更为灵活的方 案。本研究拟通过实例分析和模拟试验两部分,探讨贝叶斯结构方程模型的中介 分析的统计分析策略及在不同数据特征下的统计学性能,并与经典中介分析方法 ...
Computing Illustration: a Normal SEM Wheaton Study: 3 latent variables, each measured by two indicators. Alienation67 measured by anomia67 (1967 anomia scale) and powles67 (1967 powerlessness scale). Alienation71 is measured in same way, but using 1971 scales. ...