经常遇到一些朋友问，我用Amos、Mplus等软件做结构方程模型时系数出现负数，怎么办，是不是我的模型有错误？在此，我们总结一下结构方程模型中出现负数的几种情况及其含义。 第一，路径系数（或协方差）出现负数。例如上图中的自我概念、厌学、网络成瘾、学校满意度，有四个路径系数为负数。结构方程模型中的路径系数是一种回归系数，和S
说明：变量间非直线关系、变量间交互作用、数据或变量非正态及分类变量分析结构方程模型（Structural Equation Modeling）是分析多变量间因果关系的利器，在众多学科领域具有巨大应用潜力。我们前期推出的《基于R语言结构方程模型》课程通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量分析及结构方程贝叶斯方法实现等一系列专题的介绍及大量案例讲解，由浅入深
1. 微分方程1.1 基本概念微分方程是描述系统的状态随时间和空间演化的数学工具。物理中许多涉及变力的运动学、动力学问题，如空气的阻力为速度函数的落体运动等问题，很多可以用微分方程求解。微分方程在化学、工程学、经济学和人口统计等领域也有广泛应用。具体来说，微分方程是指含有未知函数及其导数的关系式。微分方程按自变量个数分为：只有一个自变量的常微分方程（Ordinary Differential Eq
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2023-08-24 21:20:52
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续接前一篇文章：一、概念模型与理论框架二、研究假设三、构念的操作型定义四、测量工具的开发五、测量工具的选取六、抽样方式与数据来源、样本数据预处理七、共同方法偏差检验八、信效度分析九、各变量的均值、标准差、相关系数矩阵表十、结构方程建模目录八、信效度分析 （一）信度分析（二）效度分析 1. 结构效度（EFA因子载荷表、CFA模型拟合结果）2. 聚敛效度（CR、AVE）3. 区分效
原理结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）就是一种将两个或多个结构模型联合起来，以实现对多元关系进行建模的统计框架，其可以解决相关性分析中无法得到的因果关系以及区别直接和间接作用，是非常重要的多元数据分析工具。 F1-F3为潜变量，X Y Z为显变量，e1-e9为误差变量。 e1-e3、x1-x3和F1构成的是测量模型，F1-F3构成的是结构模型。 在模型
结构方程模型1（总要）SEM在估计一组观察变量与其代表的潜变量、因子的关系的同时，分析各潜变量之间的关系，这样潜变量之间的关系估计不受测量误差的影响。 SEM的有点：具有同时对多个因变量建模的能力；检验模型的整体拟合度；检验直接效应、间接效应和总体效应；检验复杂与特定假设；检验跨组参数恒定性；处理复杂数据（如带自相关误差的时间序列数据、非正态分布数据、截断数据以及分类输出数据） 结构方程建模过程：
SEM概述 SEM是一般线性模型的扩展。它能使研究者同时检验一组回归方程。SEM软件不但能检验传统模型，而且也执行更复杂关系和模型的检验，例如，验证性因子分析和时间序列分析。 进行SEM分析的基本途径显示如下： 研究者首先基于理论定义模型，然后确定怎样测量建构，收集数据，然后输入数据到SEM软件中。软件拟合指定模型的数据并产生包括整体模型拟合统计量和
前面给大家写的关于结构方程模型的文章都是基于变量的方差协方差矩阵来探讨变量间关系的，叫做covariance-based SEM，今天给大家介绍一下另外一个类型的SEM，叫做偏最小二乘结构方差模型。一般来讲covariance-based SEM大家会用的更多，但是了解一下PLSSEM也挺好，所以本篇文章肯定依然值得您收藏。它两的区别在哪？Whereas CBSEM estimates model
Curran-Bauer Analytics的3日线上工作坊(by Daniel J. Bauer & Patrick J. Curran) 的笔记+补充，欢迎纠错提意见！ppt和视频可以在此链接找到；要是链接不能用，可以留言/私信我。全文包括：SEM简介：功能、优点、缺点分析软件简介统计知识回顾：矩阵标量向量、多元回归分析、估计方法SEM的六大步骤路径追踪规则（Path t
说明：建模过程中经常特殊情况-数据的不独立问题（包括数据的嵌套结构、时间和空间自相关及系统发育相关）、数据或变量的非正态、分类或分组数据以及变量间的互为因果关系（非递归模型）结构方程模型（Sructural Equation Modeling）是分析多变量间因果关系的利器，在众多学科领域具有巨大的应用潜力。我们前期推出的《基于R语言结构方程模型》课程通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模
说明：建模过程中经常特殊情况-数据的不独立问题（包括数据的嵌套结构、时间和空间自相关及系统发育相关）、数据或变量的非正态、分类或分组数据以及变量间的互为因果关系（非递归模型）结构方程模型（Sructural Equation Modeling）是分析多变量间因果关系的利器，在众多学科领域具有巨大的应用潜力。我们前期推出的《基于R语言结构方程模型》课程通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模
作者：关3 封面：吉江结构方程模型(SEM：Structual Equation Model)这个名词，小编一开始听到的时候也觉得它特别的高大上，学它肯定很困难。But！ 有些事情虽会让你望而止步，但只要你决定着手去做，你就成功一半了。
(小编日常熬鸡汤啦啦啦啦啦，) 来干了这碗鸡汤言归正传分割线小时候，在学习新知识前，我们总会有疑问——“为什么呢？”
结构方程模型SEM是一种多元数据分析方法，其包括测量模型和结构模型，类似如下图：上图中红框即为测量模型，Factor1是A1~A4共4项表示；类似还有Factor2，Factor3和Factor4。而结构模型是指影响关系情况，比如模型中Factor1和Factor2影响Factor3；Factor3影响Factor4。如果说只研究测量模型，那么通常是指验证性因子分析CFA；如果说只研究结构模型，则
结构方程模型（Structural Equation Modeling）是分析多变量间因果关系的利器，在众多学科领域具有巨大应用潜力。我们前期推出的《基于R语言结构方程模型》通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量分析及结构方程贝叶斯方法实现等一系列专题的介绍及大量案例讲解，由浅入深地系统介绍了结构方程模型的建立、拟合、评估、筛选和结果展示全过程，得到学员
之前一直是用semPlot这个包给来进行结构方程模型的路径绘制，自从用了tidySEM这个包后就发现之前那个包不香了，今天就给大家分享一下tidySEM。这个包的很大特点就是所有的画图原始都是存在数据框中的，这样以来我们就可以像编辑excel一样改变图中元素的位置，非常的个性化。例子说明画图之前我们需要有一个画图的对象fit，也就是你的拟合成功的SEM模型第二步是要将这个对象的图中的可以编辑的节点
本期与朋友们聊聊使用结构方程模型（structural equation modeling，SEM）分析生态环境数据时需要提前明确的一些问题。本文采用自问自答的形式，共分理论和应用两篇，本期为理论篇。1. SEM的本质是什么？按照笔者粗浅的理解，SEM像是一种加强版的、网状的回归分析。其最大特点是，在SEM中某些因变量可以充当其他因变量的自变量，进而形成复杂的、以表达因果关系为核心的网状关系结构。
# R语言结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）
## 什么是结构方程模型？
结构方程模型（SEM）是一种统计分析方法，用于评估观察数据和潜在变量之间的关系。它是一种广义的线性模型，可以用来探索变量之间的因果关系。SEM常用于社会科学、心理学和教育研究中，用于验证理论模型和测试假设。
SEM由两部分组成：测量模型和结构模型。测量模型用于评估潜在变量
原创
2023-07-23 17:20:19
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为什么要用结构方程模型（SEM）呢？首先，由于心理测量的构面不可能不受到测量误差的影响，SEM能处理测量误差；除此之外，SEM还能评估构面是否具有信效度、处理复杂的模型或理论（如，模型中有中介、调节效应等）、有效率的处理Missing Data（SEM的多重插补法比用平均值取代缺失值更有优势）；最后，使用Mplus跑结构方程模型的话，Mplus软件独特的估计方法（WLSMV）能够处理类别或顺序数据
第一章：结构方程模型概说。上个世纪，影响社会科学研究最大的统计方法是因素分析和回归分析。潜在结构因素分析模型和路径模型的结合，形成了结构方程模型。结构方程模型是用来处理复杂的多变量研究数据的探究和分析的方法，已经成为现在社会与行为科学中最重要的一个统计方法范式。SEM的特性1能对抽象的构念进行估计和检定。对于变量因果关系的证明或构念内在结构的确认，均有赖于研究变量的性质与内容的厘清，并清除描述变量
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，其核心在于分析变量间协方差。构建一个SEM模型首先根据数据集的实际含义模拟关联路径，进而拟合SEM模型并进行检验。如果模型效果不佳，再回到第一步重新调整路径直到模型通过检测。SEM相关概念结构方程模型中的变量可分类成内生变量和外生变量两类。外生变量不受模型中其他因素影响（即没有
