Process / pipelinemultivariate-modeling

Structural Equation Modeling (SEM)

कई शोध प्रश्न जटिल कारणात्मक श्रृंखलाओं को शामिल करते हैं: क्या चर X सीधे परिणाम Y को प्रभावित करता है, या मध्यस्थ M के माध्यम से अप्रत्यक्ष रूप से? क्या कई प्रेक्षित चर एक एकल अव्यक्त निर्माण को मापते हैं? SEM इन प्रश्नों को एक मॉडल में एकीकृत करता है। ढांचे में दो भाग होते हैं: (1) माप मॉडल—प्रेक्षित चर अव्यक्त निर्माणों से कैसे संबंधित होते हैं (कारक लोडिंग), और (2) संरचनात्मक मॉडल—निर्माण एक दूसरे से कारणात्मक रूप से कैसे संबंधित होते हैं (पथ गुणांक)। प्रतिगमन (जो माप त्रुटि को अनदेखा करता है) या अकेले कारक विश्लेषण (जो कारणात्मक संबंधों को अनदेखा करता है) के विपरीत, SEM माप त्रुटि को ध्यान में रखते हुए संरचनात्मक पथों का अनुमान लगाता है। यह दोहरा दृष्टिकोण अंतर्निहित प्रक्रियाओं के बारे में अधिक मान्य अनुमान प्रदान करता है और अप्रत्यक्ष प्रभावों (मध्यस्थता), मॉडरेशन और पारस्परिक संबंधों के परीक्षण को सक्षम बनाता है।

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स्रोत

  1. Jöreskog, K. G., & Sörbom, D. (1973). LISREL: A general computer program for estimating a linear structural equation system. Research Bulletin 73-5. University of Stockholm. link
  2. Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indices in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6(1), 1–55. DOI: 10.1080/10705519909540118
  3. Wright, S. (1921). Correlation and causation. Journal of Agricultural Research, 20(7), 557–585. link

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ScholarGate. (2026, June 4). Structural Equation Modeling (SEM). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/research-statistics/structural-equation-modeling

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इनमें संदर्भित

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ScholarGateStructural Equation Modeling (Structural Equation Modeling (SEM)). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/research-statistics/structural-equation-modeling · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026