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SEM模型前沿信息_结构方程模型spss(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-12-03

SEM模型

Stata实战：如何做结构方程模型？ 𐟓Š✨ 结构方程模型（SEM）教学示例讲解 1️⃣ 数据背景与目标分析 𐟧𞊦ˆ‘们使用一组虚拟在线学习行为数据，探讨以下研究问题：在线学习行为（学习频率、学习时长）如何通过影响学习动力和学习满意度，最终提高学习成效。模型包含： 4个自变量：学习频率、学习时长、性别、年龄、学习背景。 2个中介变量：学习动力、学习满意度。 1个因变量：学习成效。 2️⃣ 模型路径示意图 𐟎𛥤𘋦˜麗‘们拟研究的模型路径结构：学习频率、学习时长、性别、年龄、背景 -> 学习动力、学习满意度 -> 学习成效 SEM帮助我们分析：直接路径：从在线学习行为到学习动力和满意度。间接路径：通过学习动力和满意度对学习成效的影响。 3️⃣ Stata 分析代码解读 𐟒𛊯𜈱）数据导入与描述统计 import excel "/mnt/data/sem_synthetic_data_clean.xlsx", sheet("Sheet1") firstrow clear summarize （2）标准化变量 ⚙️ egen z_learn_freq = std(learn_freq) egen z_learn_time = std(learn_time) egen z_motivation = std(motivation) egen z_satisfaction = std(satisfaction) egen z_achievement = std(achievement) （3）运行SEM模型 𐟚€ sem (z_learn_freq z_learn_time gender age background -> z_motivation z_satisfaction) /// (z_motivation z_satisfaction gender age background -> z_achievement), standardized （4）模型拟合度检验 𐟓 estat gof, stats(all) 4️⃣ 关键结果与解读 𐟓Š𐟔 学习动力和学习满意度显著提高学习成效。学习频率和学习时长对学习动力、学习满意度有正向影响。控制变量中，年龄可能对学习满意度有一定负向影响。

精读SEM+ANN论文，干货满满！嘿，大家好！今天我们来聊聊如何精读一篇关于SEM（结构方程模型）和ANN（人工神经网络）的论文。这篇文章的重点是解读方法，具体的SPSS设置和ANN报告可以参考之前的帖子哦。背景𐟓š 随着机器人在各个行业的应用越来越广泛，教育领域的机器人采用也逐渐成为关注点。然而，关于机器人如何在高等教育中广泛推广以及影响其使用的具体因素，尤其是在发展中国家，仍然缺乏深入研究。研究目的𐟔 本文旨在探索影响学生在高等教育中采用机器人的因素。通过整合“统一技术接受与使用理论（UTAUT2）”和“任务技术匹配（TTF）”模型，创建了一个新的理论框架。核心目标是揭示机器人功能与教育任务之间的匹配程度，分析哪些因素最能影响学生的使用意图。研究对象𐟑劧 ”究对象为阿联酋高等教育机构的大学生，共收集了177份问卷。样本包含本科生和研究生，男女比例相当。问卷调查涵盖了与机器人使用体验、技术适配度、学习动机等相关的变量。研究方法𐟔슦•𐦍𖩛†方法：研究采用了在线问卷调查，利用Google Forms向高等教育学生分发了调查链接。问卷分为两部分：第一部分收集学生的基本信息（如性别、年龄、教育背景、机器人使用经验等），第二部分则包含衡量八个变量的量表题目。理论模型与假设：研究结合UTAUT2模型（包括绩效期望、努力期望、社会影响、促进条件和享乐动机）和TTF模型（个人技术匹配和任务技术匹配），提出了9个假设，并去除了与学生个人支出或习惯相关的变量（如价格价值和习惯）。数据分析方法： SEM-ANN混合模型：效度和信度检验：通过构造信度（CR）、Cronbach’s Alpha和平均方差抽取量（AVE）评估模型的信度和效度。具体操作流程：问卷设计：基于UTAUT2和TTF的理论模型，设计量表题目，采用五级Likert量表（从1到5，表示“非常不同意”到“非常同意”）。数据收集与整理：通过便利抽样法收集177份有效问卷。 SEM模型验证：使用PLS-SEM（偏最小二乘法结构方程模型）评估模型的路径系数、方差解释力（Rⲯ𜉥’Œ变量间的因果关系。 ANN模型分析：使用多层感知器神经网络（MLP），利用两层隐藏层分别对行为意图和努力期望进行建模。利用交叉验证法（10折交叉验证）计算均方根误差（RMSE），并通过敏感性分析确定影响行为意图的关键因素。总结𐟓 这篇文章真的是干货满满，从背景到研究目的、研究对象和方法，每一个环节都做得非常细致。特别是数据分析部分，结合了SEM和ANN两种模型，真的是既有深度又有广度。希望这篇精读能帮到大家，让我们一起在学术的道路上不断进步吧！

答辩秘籍！PPT+自述+问答大家好，今天我想和大家分享一下我实证论文答辩的全过程，包括PPT模板、自述稿以及答辩问题的回答。这些都是我自己整理的哦，希望能对大家有所帮助！首先，介绍一下我的论文情况吧：我的论文是关于实证研究，主要使用了结构方程模型进行分析。具体来说，我用SPSS进行了描述性统计、相关分析和方差分析，还做了信度检验；然后用AMOS进行了效度检验、模型拟合和SEM模型构建。如果你也在做实证论文，我的模板基本适用哦！我的论文在盲审中得到了90分，答辩时只有建议没有提问，还被评为毕业论文推优。我校的博导大教授也看过我的实证部分，对我的论文完整性、完成度和规范度都给予了肯定。另外，我的论文已经在联系发表了，所以能公开分享的都已经公开了。请大家不要抄袭哦，否则重复率会很高的！𐟐𖊊希望这些信息对你们有帮助，祝大家答辩顺利！

参加者的动机和经验如何影响樱花节态度？ ◾️研究背景旅游业是大都市经济的重要推动力之一。城市美化可以通过城市森林项目实现，树木和绿地能营造良好形象，提供美观愉悦的居住和参观环境。与树木或花卉有关的节日是吸引游客和促进当地及区域经济发展的有效手段，国家樱花节（NCBF）就是其中之一。在节日期间访问华盛顿的人们可能不仅因为樱花，还有其他原因。虽然有很多其他类型的节日研究，但尚未有涉及动机和态度的樱花节相关研究。旅游研究中经常探讨的一个概念是过往体验。 ◾️研究目的探讨赏樱动机对NCBF认知、情感和行为态度的影响。研究过往体验对NCBF认知、情感和行为态度的影响。比较初次者和多次者在同一SEM模型中动机与三个态度成分之间的关系。 ◾️研究方法问卷调查主成分分析 t检验结构方程模型 ◾️研究结论和讨论动机和过往经验是旅游学研究中的两个重要主题。在属性上，多次参观者比初次参观者更容易被樱花吸引。在因子上，多次参观者对NCBF的态度通常比初次参观者更积极。初次参观者和多次参观者在情感和忠诚度之间的关系大小上的差异，对理论发展有深远影响。如果未在所有三个层次上进行完整分析，一个层次上的结果可能导致类似的结果。城市地区的总体土地利用规划应考虑具有独特美学吸引力的开花植物。樱花节需要加强游客与节日之间的情感纽带，并教育公众增加对樱桃树及相关自然和文化元素的了解。 ◾️论文题目参加者的动机和过去的经验对他们对华盛顿特区全国樱花节态度的影响

园艺与幸福感：比利时花园业主的横断面研究 𐟌🠨–‡题目住宅绿地、园艺和主观幸福感：比利时北部花园业主的横断面研究 Residential green space, gardening, and subjective well-being: A cross-sectional study of garden owners in northern Belgium 𐟌𑠧 ”究背景绿地的好处自然接触已被证明对主观幸福感、生活质量和降低压力水平有益。城市绿地通常被定义为城市环境中自然和半自然植被的复合体，并与多种健康益处相关。社区花园的研究缺失家庭花园是城市绿地的重要组成部分，但花园和园艺对健康的影响却常常被忽视。社区花园健康的影响因素包括：生物多样性暴露于家庭花园的持续时间或频率在家庭花园中开展的活动的性质大流行期间社区花园的积极影响以及研究地点社区花园的覆盖率 𐟔젧 ”究方法 SEM结构方程模型结果变量（因变量）—心理健康评估抑郁焦虑压力量表（DASS）的抑郁和压力分量表解释变量（自变量和中介变量）自然相关性（nature relatedness）邻近的绿色空间（neibourhood green spaces）花园品质（garden quality）公共绿色空间的花园活动（time spent in public green）花园活动（garden activities）别人家的花园活动（activities in other garden）潜在变量社会经济安全（SE security） 𐟓Š 结果压力SEM模型压力与社会经济安全和人们在公共绿地中的自然暴露成显著相关。自然相关性通过与接触自然的正相关具有间接影响。邻近的绿地有助于自然暴露。自然相关性和花园质量与花园活动呈正相关。花园活动与压力水平无关。抑郁 SEM模型抑郁与社会经济安全和人们在公共绿地中的自然暴露成显著相关。自然相关性通过与接触自然的正相关具有间接影响。邻近的绿地空间有助于自然暴露。自然相关性&花园质量与花园活动呈正相关。花园活动与抑郁水平呈负弱相关。

#大模型日报# ai前沿动态【未知因果干预混合学习】链接：论文概述：本文提出了一种新的算法，能够从线性SEM模型中混合的、有噪声的干预数据和观察数据中有效地解开各个干预分布，并最终识别因果图，其样本复杂度与干预强度成反比，为在噪声环境下进行因果发现提供了新的途径。

结构方程模型英文书籍学习心得 𐟓š 最近，我入手了一本关于结构方程模型（SEM）的英文书籍，总共391页。第一次打印的时候，我只打印了目录和简要介绍。第二次打印，我集中打印了多群组分析的部分。看来，我还是得把整本书都看完，因为跳过一些部分，就容易漏掉一些重要的内容。为了学习均值比较，我发现这本书真的有点难懂。很多地方需要边翻译边看，毕竟我的英语水平有限。最近，我在爱奇艺上找到了一些教学视频，但要付费十几块钱，感觉有点贵。小破站上，张伟豪的视频也讲了一些内容，但有些话语让人摸不着头脑。而且，这些视频和这本书讲的内容有些出入。这本书的部分内容可以和吴明隆的《结构方程模型——Amos的操作与应用》以及邱皓政的《结构方程模型的原理与应用》结合起来看。虽然这本书的操作步骤有点乱，但看了这些书之后，我逐渐明白了一些内容。不过，我还是有很多不理解的地方。所以，到现在我也没真正做出什么成果来。学习SEM真的是一个漫长的过程，需要耐心和毅力。希望有一天，我能真正掌握这门技术！

结构方程模型：从入门到精通的全方位指南 𐟔 结构方程模型（SEM）是什么？ SEM 是一种强大的统计工具，主要用于研究变量之间的因果关系，特别适用于心理学和市场营销等领域。它结合了因子分析和路径分析，能够同时处理潜变量和显变量之间的关系。 𐟚€ 三步快速上手！ 1️⃣ 确定模型结构首先，明确潜变量和显变量。例如，“幸福感”可以由“收入”和“家庭关系”来测量。然后，描述潜变量之间的路径关系，比如“幸福感是否影响工作满意度”。 2️⃣ 数据准备与分析使用问卷或观测值来表示显变量。推荐使用 Python 库 semopy 来构建和拟合模型，或者使用 Amos 软件。 3️⃣ 解读结果查看路径系数和拟合指标（如 RMSEA、CFI），评估模型的好坏。 𐟓ˆ 数据分析软件推荐在数据分析方面，除了 semopy，Amos 软件也是一个不错的选择，特别是对于初学者来说，Amos 的界面更加友好，操作也相对简单。

500元做实证分析？同学，你真的了解吗？最近有不少同学问我，花500元做实证分析到底值不值？尤其是听说很多人都在用Stata，心里难免会有点动摇。其实，这个问题还真不是三言两语能说清的。实证分析的复杂程度 𐟧 首先，实证分析真的不是那么简单。虽然Stata这个工具看起来很方便，但背后的数据处理和模型选择可是门学问。你需要收集所有必要的数据，清洗、整理、导入、导出，这一系列操作下来，已经耗费不少时间和精力。数据处理的各种细节 𐟒𛊊在数据处理阶段，你需要生成新变量、转换格式、处理缺失数据和异常数据，还要重命名变量、编码分类变量、设定面板数据、数据合并与追加等等。这些都是非常繁琐的工作，但也是实证分析的基础。描述性统计和相关性分析 𐟓Š 接下来是描述性统计和相关性分析。你需要计算基本统计量、变量详细统计、变量频率表、变量间相关性，还要进行回归与描述性统计。这些步骤虽然看起来简单，但实际操作起来却非常复杂。实证模型的选择 𐟚€ 然后是实证模型的选择。你可以选择单变量分析、OLS回归、分位数回归、泊松回归、Probit、Logit、Tobit模型，还有灰色关联分析、熵值法、DEA数据包络分析法、向量自回归模型、门槛模型、断点回归模型、全要素生产率估计、合成控制法等等。每一种模型都有其特定的适用场景和限制，选择合适的模型至关重要。内生性问题的解决 𐟛 ️ 在内生性问题解决方面，你可以使用工具变量法、固定效应模型、随机效应模型、系统GMM模型、DID模型、PSM模型、滞后期模型等方法。这些方法都是为了解决模型中可能存在的内生性问题，确保实证结果的可靠性。收敛性分析和检验分析 𐟔 在收敛性分析和检验分析阶段，你需要进行”𖦕›和”𖦕›分析，还要进行豪斯曼检验、Heckman两阶段检验、调节效应、中介效应等检验。这些步骤都是为了验证你的实证结果是否具有收敛性和稳健性。计量检验和空间计量 𐟓 最后是计量检验和空间计量。你可以进行t检验、z检验、卡方检验、F检验，还有空间相关性检验（Moran检验）、LM检验、豪斯曼检验、检验地区固定效应、时间固定效应以及双固定效应哪个适合本研究、LR检验、WALD检验、SDM模型回归、SAR模型回归、SEM模型回归等。这些步骤都是为了进一步验证你的实证结果是否具有计量和空间计量的支持。结果导出和异质性分析 𐟓ˆ 在结果导出和异质性分析阶段，你需要导出各部分图表、系数与实证结果，还要按股权性质、企业规模、地区等进行异质性分析。这些步骤都是为了更全面地理解你的实证结果。稳健性检验 𐟔犊最后一步是稳健性检验。你可以通过替换变量、更换模型、安慰剂检验等方法来检验你的实证结果是否具有稳健性。这些步骤都是为了确保你的实证结果不会因为某些因素而出现偏差。总结 𐟓 总的来说，花500元做实证分析并不贵，但也不是一劳永逸的事情。你需要投入大量的时间和精力来处理数据、选择模型、解决内生性问题、进行各种检验和分析。只有经过这些步骤，你才能得到可靠和有意义的实证结果。所以，如果你真的想做实证分析，建议还是多花点时间和精力，认真对待每一个步骤。

𐟓š论文研究神器：Amos结构方程模型 𐟎“ Amos结构方程模型在学术界可是大名鼎鼎，它广泛应用于心理学、医学、社会科学等多个领域。𐟒᥅𖧋짉𙤼˜势在于揭示那些难以直接测量的构念间的因果关系。 𐟔 使用Amos，你需要满足几个基本条件：变量间要有足够关联性，原因要在结果之前，且关系要有理论支撑。 𐟓– 在结构方程模型中，有三种关键变量：潜在变量（无法测量的构念）、观察变量（可测量的，通常是问卷题项）和误差变量（测量中的随机误差）。 𐟓ˆ SEM模型包括测量模型和结构模型。前者描述潜在变量与观察变量的关系，后者则揭示潜在变量间的联系。 𐟚€ 掌握Amos，你的论文研究将更上一层楼！快来试试吧~

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