ScholarGate
Асистент
Process / pipelinemultivariate-modeling

Моделювання структурними рівняннями

Моделювання структурними рівняннями (SEM) — це комплексна статистична структура, що поєднує аналіз шляхів (Sewall Wright, 1921) та конфірматорний факторний аналіз для перевірки складних причинних моделей, які пов'язують спостережувані та латентні змінні. Формалізований Йорескоґом (1973) за допомогою програмного забезпечення LISREL, SEM дозволяє одночасно оцінювати вимірювальні зв'язки (як змінні вимірюють латентні конструкти) та структурні зв'язки (як конструкти впливають на результати), що робить його потужним інструментом для перевірки теорій у психології, епідеміології, організаційних дослідженнях та науках про здоров'я, де складні медіаційні, модераційні та латентні процеси вимагають інтегрованого аналізу.

Застосувати у StatMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

+40 more

Джерела

  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

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 4). Structural Equation Modeling (SEM). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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

Згадується в

Байєсівський канонічний кореляційний аналіз (Bayesian CCA)Байєсівський когнітивний аналізБайєсівський висновок з похибкою вимірюванняДослідження байєсівського тестування моделейБайєсівська модерована медіаціяБаєсова мережаБайєсівська мережа з похибкою вимірюванняБайєсівські кількісні дослідження на основі спостереженьБайєсівське опитувальне дослідженняКонфірматорний факторний аналіз (КФА)Динамічне причинне моделюванняФакторний аналізІєрархічне підтверджувальне дослідженняДослідження з тестування ієрархічних моделейПоздовжній конфірматорний факторний аналізПоздовжня дискримінантна валідністьТестування поздовжньої інваріантності вимірюванняДослідження поздовжнього тестування моделейМаксимальна правдоподібна оцінкаМедіаційний аналізМоделювання сумішейАналіз з модерацією медіаціїБагаторівневий конфірматорний факторний аналіз (MG-CFA)Тестування інваріантності вимірювання у багатогрупових дослідженняхMultilevel Measurement InvarianceБагаторівневий медіаційний аналізБагаторівневе моделюванняМножинний регресійний аналізБагатовимірні кореляційні дослідженняБагатовимірне пояснювальне дослідженняБагатовимірні лонгітюдні дослідженняДослідження з тестування багатовимірних моделейБагатовимірні панельні дослідженняБагатовимірний кількісний контент-аналізНомологічна валідністьОрдинарний експлораторний факторний аналізКонфірматорні панельні дослідженняДослідження тестування моделей на основі панельних данихШляховий аналізНадійна конфірматорна факторна аналізНадійна перевірка дискримінантної валідностіРобастний медіаційний аналізДослідження робастного тестування моделейНадійна аналіз опосередкованої модераціїНадійна номологічна валідністьРобастний аналіз шляхівНадійне моделювання структурними рівняннямиАналіз потужності для моделювання структурними рівняннямиSimulation-assisted confirmatory researchВоксельна морфометрія
ScholarGateStructural Equation Modeling (Structural Equation Modeling (SEM)). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/research-statistics/structural-equation-modeling · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026