歡迎來到我關於結構方程建模及其對應平台的第一篇文章JMP 專業版. 我計劃將其製作成月度系列文章，其中包含解釋結構方程建模原理以及如何在 JMP Pro 中實施這些原理的文章。 在第一篇文章中，我將介紹結構方程建模，然後簡要解釋它過去曾在哪裡使用，以及將來可以在哪裡使用。
什麼是掃描電鏡？
結構方程建模 (SEM) 是一種歷史悠久的多元系統建模方法，已在行為科學和社會科學中得到廣泛採用。 它在這些領域受歡迎的原因很大程度上是由於它對複雜的多元系統的簡單視覺表示。 SEM 是理解變量之間複雜關係的理想選擇，可以向那些在建模領域或方程組領域缺乏經驗的人解釋這些複雜的關係。 不僅如此，SEM 還允許定量確定變量的間接影響，並允許將任何變量建模為輸入和輸出。 因此，SEM 可以發現在使用傳統建模方法時可能會遺漏或混淆的關係。
動機
作為一名剛畢業的化學工程專業畢業生，我注意到 SEM 中的這些獨特特性，並有興趣探索其在科學和工程領域的應用，這是一個尚待檢驗的前提。 因此，我開始了解 SEM 以及如何在最近添加的 JMP SEM 平台中構建、評估和修改這些模型。 該平台是在 JMP Pro 15 中添加的，並且是許多博客文章的主題。 隨著 JMP Pro 16 的到來，以及因此在 SEM 模塊中添加的許多新功能，現在似乎是編寫教程系列的好時機，以涵蓋我學習 SEM 和使用 JMP Pro 16 應用 SEM 的旅程。
我計劃更新這個正在運行的 JMPer Cable 系列，因為我對這個主題和模塊的開發有了更多的了解；本系列還將作為 JMP Pro 16 SEM 模塊的“入門”教程系列。 在這個系列中，我希望指出常見的絆腳石並解決我最近解決的難題。 在整個系列中，我將通過應用易於理解的數據集，使用簡短的視頻演示來展示各種 SEM 概念。
什麼時候可以使用掃描電鏡？
您可能想知道為什麼 SEM 在工程中很少被採用，而在行為和社會科學中卻被大量使用。 有兩個主要原因。 首先，在任何情況下使用 SEM 都存在很大的障礙，因為需要對不同的統計指標和方法有深入的了解。 以前的 SEM 軟件通常很難理解，並且沒有很多與之相關的綜合教程。 JMP SEM 平台通過在統計輸出旁邊具有集成的可視化分析平台，從而克服了與其他 SEM 軟件包相關的缺點，從而可以輕鬆地在模型之間進行比較。
此外，SEM 的用戶需要對各種規則有深入的了解，才能成功識別模型並防止在確定解決方案時出錯。 JMP 帶有一個狀態窗口，該窗口會自動標記任何可能妨礙模型識別的錯誤或違反規則的行為，並方便地解釋錯誤發生的原因以及如何修復錯誤。 我將在以後的文章中介紹這個錯誤選項卡，但在這個階段，我要知道這為我節省了無數的調試時間，並減少了我對不收斂的模型的挫敗感。
其次，SEM 通常用於基礎模型存在假設結構的情況，從而產生基於用戶對系統的了解和變量之間的關係創建的模型。 然後引入已收集的數據來支持或反駁模型描述的假設。 然而，在工程中，模型構建通常遵循數據驅動的方法，其中研究從實驗或系統收集的數據，然後得出假設和結論。 這就是為什麼其他數據驅動的方法，如機器學習，更常用於工程，並突出了在該領域應用 SEM 的一個明顯問題。 我建議仍然可以通過多種方式應用 SEM，但您需要等待本系列的後續帖子才能了解更多信息。
SEM 的典型問題
使用 SEM 的一個缺點是它需要大樣本量才能做出合理和準確的推斷。 工程背景下的典型觀測單位將是正在研究的單一系統。 在將 SEM 應用於工程情況時，許多公司需要在類似系統上共享他們的數據，以便驗證 SEM 模型，這並不經常發生。 但是，有一些高級 SEM 應用程序可以通過使用與時間相關的過程數據來規避這個問題。
掃描電鏡方法
由於擬合 SEM 的典型過程可以被認為是一個四階段的方法，因此我將在整個 JMPer Cable 系列中鬆散地遵循這種方法，以解釋每個概念與這種典型方法的關係。 四個階段如下：
感謝您的閱讀，我希望這能引起您對 SEM 在工程中的應用以及 SEM 的強大功能和 JMP Pro 中的 SEM 平台的興趣。 我期待在評論中收到您的來信。
很棒的第一篇文章， @jordanwalters ！ 已經期待下一部了。
真的很想了解更多關於 SEM 的信息！ 做得很好@jordanwalters
謝謝@jordanwalters .我期待您對模型修改的討論。 我的興趣是給定具有經過驗證的 SEM 的過程的有效實驗設計。 不確定您即將發表的演講是否解決了這個問題，但期待討論。
感謝您的關注@gzmorgan0 ，這是一個有趣的主題，我相信我的一篇文章會深入探討這個想法。
偉大的第一個職位喬丹。 我有興趣將 SEM 應用於商業和金融問題。 將繼續閱讀您即將發布的帖子。
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