结构方程模型和回归分析的比较

jiandong4388 发表于 2016-7-16 04:39
额外补充一点：建议楼主使用PLS的估计方法来进行SEM的建模可以看看ML方法下的SEM存在多重共线性。（我看到楼 ...

谢谢，下次试试

jiandong4388 发表于 2016-7-16 04:39
额外补充一点：建议楼主使用PLS的估计方法来进行SEM的建模可以看看ML方法下的SEM存在多重共线性。（我看到楼 ...

您好！我想请教一下，您说SEM是把结构模型用来做回归，这个我有点不理解，SEM不是用隐含的协方差矩阵与样本的协方差矩阵拟合进行估计的吗？怎么又进行了回归呢？而且潜变量的值是怎么赋的呢？我很疑惑。

谢谢楼主对的回答，我最近也正在纠结这个问题；因为SEM不能支持我的假说，而回归分析中，把显变量平均化并中心化，可能支持我的假说；所以我在找SEM的弱点来支持我是用回归，除了共线性问题，我现在相处了另一个比较好的思路，就是，在进行中介效应时，目前学术界一致认为bootstrapt法更有优势，在回归中嵌套bootstrapt可以很直接明了的看出a,b,c,c'等系数，而SEM不行；另外，在进行调节效应分析的时候，正如楼主说的，回归的优势很大，很方便，而SEM中要进行很多系数相等的限制才能分析，占用的篇幅很大，不适合投稿（大论文也许还行）；而在有中介又有调节的模型中，bootstrapt的方法简直是检验方便，同样的问题，我们用简单的方法和较少的篇幅去说明，是不是更好一些。当然，主要是SEM不能支持自己的假说，我个人还是觉得SEM在检验整体模型中优势蛮大的。小小拙见，望抱砖引玉，欢迎大家拍砖批评指正。

吃饱了撑的 发表于 2016-12-13 19:39
您好！我想请教一下，您说SEM是把结构模型用来做回归，这个我有点不理解，SEM不是用隐含的协方差矩阵与样 ...

从模型的角度来理解，我们可以把SEM分为两个部分，测量部分和结构部分。测量部分是CFA，结构部分就是对CFA里面的因子或者说构念再进行回归处理。

boss_maomao 发表于 2017-7-13 12:23
谢谢楼主对的回答，我最近也正在纠结这个问题；因为SEM不能支持我的假说，而回归分析中，把显变量平均化并中 ...

SEM是因为参数较多估计较为困难，所以施加一定限制。至于你说的共线性，PLS估计下就可以解决这个问题的，bootstrap现在SEM软件也支持了，另外还有cross-validation。

jiandong4388 发表于 2017-7-13 17:46
SEM是因为参数较多估计较为困难，所以施加一定限制。至于你说的共线性，PLS估计下就可以解决这个问题的， ...

感谢楼主分享，我还不知道cross-validation是什么；对，bootstrap在SEM下也能做，我今天也好好研究了一下；请问楼主知不知道SEM能不能做带调节的中介效应？SEM单纯做调节我知道，SEM用bootstrap做中介我也知道了，但是我想象的模型是中介中带协调，不知道能不能做。

boss_maomao 发表于 2017-7-13 21:27
感谢楼主分享，我还不知道cross-validation是什么；对，bootstrap在SEM下也能做，我今天也好好研究了一下 ...

cross-validation是交叉验证，主要是针对样本量较大情况下。至于你说的SEM的带调节的中介，看看mplus软件里是否有，我记得是用，不过没有用过所以不太记得了，好久没有用了。推荐还是用PLS估计方法下SEM，可以避免ML方法下的样本非正态的导致估计的较大偏误。学到一定程度要改变软件使用，别只是依靠amos软件，需要转到带编程的软件。

jiandong4388 发表于 2017-7-13 21:33
cross-validation是交叉验证，主要是针对样本量较大情况下。至于你说的SEM的带调节的中介，看看mplus软件 ...

好的，谢谢您！

感谢楼主分享ww

jiandong4388 发表于 2017-7-13 17:46
SEM是因为参数较多估计较为困难，所以施加一定限制。至于你说的共线性，PLS估计下就可以解决这个问题的， ...

谢谢您！想请问  关于潜变量中介效应分析   看到文献有人这样做：
1.先用多元回归分析，分析自变量对因变量，对中介变量的影响，几个模型，分别一次纳入各变量对因变量的影响
2.再用结构方程分析，路径系数就是效应值

但是目前不是用bootstrap吗？前面的方法和这个，我有些困惑，究竟是采用哪种方法呢？