随笔分类 - SEM(结构方程模型)
摘要:学习的源头: https://mp.weixin.qq.com/s/LeI78lGlQzqB5f1qlCdLmw #安装 plspm 包 #install.packages('devtools') #devtools::install_github('gastonstat/plspm') rm(li
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摘要:PARTIAL LEAST SQUARES PATH MODELING (PLS-PM) MODEL SPECIFICATION 1 Number of Cases 40 2 Latent Variables 5 3 Manifest Variables 11 4 Scale of Data Sta
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摘要:> dat_pls Partial Least Squares Path Modeling (PLS-PM) NAME DESCRIPTION 1 $outer_model outer model 2 $inner_model inner model 3 $path_coefs path coeff
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摘要:预测关系是SEM中的一个关键方面,它允许我们使用已有的模型和参数估计来推断未来或未观察到的关系。以下是在SEM中进行关系预测的一些建议: 参数估计的精度: 在进行预测之前,要确保你的模型经过充分的验证和参数估计。一个合理的模型和准确估计的参数将提高你的预测的可信度。 观察变量的预测: 如果你对某个观
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摘要:估计参数是SEM中的另一个重要步骤,它涉及到确定模型中的各个参数的数值。这些参数包括潜在变量之间的关系、观察变量的测量和误差项等。以下是估计参数的主要步骤: 设定模型: 在进行参数估计之前,首先需要明确你的SEM模型,包括潜在变量的定义、观察变量之间的关系,以及每个观察变量与其背后潜在变量之间的测量
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摘要:验证模型是SEM中至关重要的一步,它帮助确定我们提出的理论模型是否与实际观察到的数据相一致。验证模型的过程通常包括以下几个步骤: 设定假设(Hypothesis Specification): 在建立SEM之前,我们首先要明确定义我们的假设,即变量之间的关系。这些假设形成了我们将要验证的理论模型。
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摘要:当我们研究现象时,通常涉及到许多变量,这些变量之间可能存在各种关系。SEM(结构方程模型)是一种统计方法,它帮助我们理解和测试这些变量之间的关系。 SEM的本质是考虑观察到的变量之间的直接和间接关系,以及它们背后的潜在(latent)变量。在SEM中,我们将变量分为两类:观察变量(observed
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