ScholarGate
Assistent
Process / pipelinemultivariate-modeling

Structurele vergelijkingsmodellering

Structurele vergelijkingsmodellering (SEM) is een omvattend statistisch raamwerk dat padanalyse (Sewall Wright, 1921) en bevestigende factoranalyse combineert om complexe causale modellen te toetsen die geobserveerde en latente variabelen verbinden. Geformaliseerd door Jöreskog (1973) met LISREL-software, maakt SEM de simultane schatting mogelijk van meetrelaties (hoe variabelen latente constructen meten) en structurele relaties (hoe constructen uitkomsten beïnvloeden), waardoor het krachtig is voor het toetsen van theorieën in psychologie, epidemiologie, organisatorisch onderzoek en gezondheidswetenschappen, waar complexe mediërende, modererende en latente processen geïntegreerde analyse vereisen.

Toepassen met StatMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+40 more

Bronnen

  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

Deze pagina citeren

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Geciteerd door

Bayesian Canonical Correlation Analysis (Bayesian CCA)Bayesiaanse ConjointanalyseBayesiaanse Inferentie met MeetfoutBayesiaans modeltoetsingsonderzoekBayesiaanse gemodereerde mediatieBayesiaans NetwerkBayesiaans Netwerk met MeetfoutBayesiaanse Observationele Kwantitatieve OnderzoeksmethodenBayesiaanse EnquêteonderzoekConfirmatory factor analysisDynamische Causale ModelleringFactoranalyseHiërarchisch confirmatief onderzoekOnderzoek naar hiërarchische modeltoetsingLongitudinale Confirmatore FactoranalyseLongitudinale Discriminante ValiditeitToetsing van longitudinale meetinvariantieLongitudinaal Modeltoetsend OnderzoekMaximum LikelihoodschattingMediatiemanalyseMixture ModelingGemodereerde mediatieanalyseMulti-Group Confirmatory Factor Analysis (MG-CFA)Multi-groep metinginvariantie testenMultilevel metrische invariantieMultilevel Mediation AnalyseMultilevel ModellerenMultivariaatanalyseMultivariate correlationeel onderzoekMultivariate verklarende onderzoekMultivariate Longitudinal ResearchMultivariate Model Testing ResearchMultivariate PanelonderzoekMultivariate Kwantitatieve InhoudsanalyseNomologische ValiditeitOrdinale Exploratieve FactoranalysePanelgebaseerd Confirmatief OnderzoekOnderzoek naar modeltoetsing op basis van panelgegevensPadanalyseRobuuste Confirmatieve FactoranalyseRobuuste Discriminante ValiditeitRobuuste mediatiemanalyseOnderzoek naar robuuste modeltoetsingRobuuste gemodereerde mediatiie-analyseRobuuste Nomologische ValiditeitRobuuste padanalyseRobuuste Structurele VergelijkingsmodelleringPoweranalyse voor Structurele VergelijkingsmodellenSimulatie-ondersteund Confirmerend OnderzoekVoxel-gebaseerde Morfometrie
ScholarGateStructural Equation Modeling (Structural Equation Modeling (SEM)). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/research-statistics/structural-equation-modeling · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026