sem模型，SEM模型

结构方程模型(SEM)的术语与符号

结构方程模型包含的变量类型有：自变量、因变量、观测变量、潜变量。

结构方程模型（SEM）是一个专业领域中特有的统计工具，其术语和符号是理解和使用该模型的关键。学习SEM首先要知道几个核心概念：在量化研究中，变量是基本元素，分为潜变量（LV，不可直接观测，如态度、承诺）和观察变量（OV，可以直接测量，如血压、销售额）。

在lavaan中进行SEM分析时，语法非常简洁明了。使用“~”表示变量间的回归关系，用于测量模型时则用“~：”；“~~”表示方差或协方差，当仅与自己相关时为方差（y~~y），与其他变量相关时为协方差（y~~x）；而“~1”则表示截距项，可加均值。

结构方程模型的基本原理结构方程模型通常包括三个矩阵方程式：其中，方程（1）和方程（2）被称之为测量模型，方程（3）则是结构模型。

结构方程模型SEM作为第二代多变量数据分析技术，与第一代技术如多变量回归、logistic回归、方差分析、因子分析等不同，SEM分为CB-SEM（covariance-based SEM）和PLS-SEM（partial least squares SEM）。CB-SEM主要应用于理论模型验证，而PLS-SEM则用于模型探索和预测。

sem模型和logit模型的区别

区别在于广义化线性模型中的联系函数的形式。 logit 采用对数形式。应用上，普通logit的响应变量是二元的。 logit的响应变量可以是多元的。统计软件 spss中： logit属于对数线性模型，分析结果主要为因变量和自变量之间的关系，可以细化到各分类因变量与分类自变量之间。

Tobit模型用于处理需要删除数据的回归问题，适用于部分观察数据缺失的场景。面板模型适用于不同对象在不同时间上的指标数据，进行多元回归分析。路径分析、结构方程模型SEM以及调节作用、中介作用等方法用于多变量间的相互影响研究，有助于模型假设的验证。

结构方程模型SEM

结构方程模型SEM作为第二代多变量数据分析技术，与第一代技术如多变量回归、logistic回归、方差分析、因子分析等不同，SEM分为CB-SEM（covariance-based SEM）和PLS-SEM（partial least squares SEM）。CB-SEM主要应用于理论模型验证，而PLS-SEM则用于模型探索和预测。

什么情况要用结构方程模型如下 1，当你需要研究多个变量之间的关系时：SEM可以同时考虑多个预测变量和结果变量之间的关系，研究变量之间的复杂关系。2，当你的数据包含缺失值时：SEM可以处理含有缺失值的数据，不需要像某些统计分析方法那样必须删除含有缺失值的行或列。

SEM结构方程模型是一种在社会科学研究中广泛应用的方法，尤其在经济、市场和管理等领域中。这种模型在20世纪80年代就已经成熟，但由于国内研究者对该方法的认知度不高，其应用并未得到充分的推广。

结构方程模型（SEM）在应用时需遵守严格的统计假设，如多元正态、同质性、样本独立等。其分析流程分为以下步骤： 模型设定：这是SEM分析的重要步骤，研究者需有合理的理论依据和文献支持。 模型识别：确保理论模型可以分析，提供足够的信息求解数学上的最优解。

在探索教师倦怠感的复杂影响因素时，研究者通过发放问卷收集了1430份数据，关注工作超负荷(work1， work2)、情感枯竭(ee1， ee2， ee3)、自我感丧失(dp1， dp2)和个人成就感(pa1， pa2， pa3)等变量，以及性别因素。结构方程模型(sem)在此背景下被选择进行深入分析。

极智分析保姆级教学:结构方程模型SEM

1、结构方程模型（SEM）是社会科学、心理学、经济学等领域常用的统计分析方法，旨在通过构建理论模型来分析观测数据，验证或修改理论假设。SEM包含观测变量和潜在变量两部分。观测变量指可以直接测量的变量，如身高、体重等；潜在变量则是无法直接测量的变量，如能力、态度等。

2、结构方程模型应用中需考虑模型的整体拟合情况，常用指标包括RMSEA、CFI、SRMR等。通过代码运行，获取模型指标值，如RMSEA、CFI和SRMR，评估模型拟合度。若指标不满足标准，需调整模型结构以改善拟合情况。在论文撰写时，还需汇报卡方值和显著性，以展示模型的统计显著性和模型的适用性。