回复：成功构建结构方程模型的正确或常见步骤是什么？嗨 lujc07，
SEM 资源：
我强烈建议寻找 Laura (@LauraCS) 的一些资源和帖子，作为在 JMP 中使用 SEM 的良好入门。
值得一看的是： https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Americas-2020/ABCs-of-Structural-Equations-Models-2020-US-45MP-590/ta-p/281529
此外，还有许多优秀的 SEM 教科书，我认为 Rex Kline 的“结构方程建模原理与实践”是一个很好的入门教材，它具有应用倾向。 您会看到的其他作者包括 Ken Bollen、Schumacker & Lomax、Rick Hoyal 等。他们所有的文本也是很好的资源，有些会比其他的更具技术性。 大多数文本可能会使用来自教育和社会科学的例子，但这些方法普遍适用。 该技术只是在这些领域广泛使用。
关于： Q2：我认为通常认为 SEM 最适合遵循探索性因素分析 (EFA/FA)，而不是您列出的其他一些降维技术（PCA、聚类等）。 但是，如果您正在阅读文献，您可能会看到之前使用过 PCA 等其他方法。 在您的脑海中，一个有用的思考顺序可能是相关矩阵 -> EFA -> CFA -> SEM。
关于： Q1：步骤 1-6 是进入 SEM 的一组很好的通用步骤。 事实上，我认为有时人们会忘记这些重要的早期步骤，而只是尝试立即构建一个模型，这可能会导致头痛。 我有几个建议：
第 5 步：
对每组进行因子分析。 在每组中，我选择了 2-3 个变量，这些变量在与潜在变量的指标相同的因子中具有高且相似的载荷（此步骤往往是主观的）。
在你的 FA 步骤中，我会考虑在 FA 中包括与你的潜在变量“水、空气和栖息地”相关的所有变量（v1-v9 等）（你可能这样做了，但我不太确定）。 原因是，它将帮助您识别那些可能与这些其他因素交叉加载的变量，并帮助您决定是否要包括它们。 当一个项目单独存在于一个小子集中时，它可能看起来很棒，但当它包含在其他变量中时，它可能不是您想要保留的。它还将帮助您了解这些因素是否如您预期的那样分离出来。
此外，至少使用 3 个变量作为潜在变量（良好的经验法则），如果你有更多的变量，那是合适的，并且很好地加载到一个因子（例如 4 或 5）上，也不需要如果他们很好地衡量了结构，就把他们扔掉。 如果您处于拥有足够数据的位置，请注意，如果您可以对部分数据（测试集）进行 EFA，然后对另一组数据（有效性集）进行 CFA，那将是理想的选择。 EFA 的因子结构将由数据驱动，并在一组新数据上使用 CFA 进行跟进，这将帮助您确定项目参数和因子是否复制良好。
第 6 步：
- 6. 对选定的变量进行验证性因素分析（见下图）。 如果通过（基于拟合指数、指标信度、综合信度、构造最大可靠性、构造有效性矩阵），则使用这些潜变量与观测变量（人类发展、动物群体）建立结构方程模型。 如果不通过，改变变量的组合直到通过。
在确定了潜在变量的变量（使用您在帖子中记下的所有信息）和要使用的观察变量后，请考虑要测试的不同 SEM。 SEM 的目标是使用理论或更普遍地使用您对某个领域的知识进行测试多种的竞争模型。 竞争模型是其参数化不同的模型。 举一个简单的例子，如果您删除了“Human Development 2”和“Habitat”之间的路径，这将导致您可以测试一个新的、稍微简单一些的模型（嵌套模型）。 该模型与 1 个参数不同，将产生一组新的拟合指数和结果。 如果该模型实际上与包含该路径的模型一样适用，我们可能会得出结论，有统计证据表明它是一个更简约的模型，与更复杂的模型一样适用。 您可以扩展这个想法并运行多个模型，直到您确定您的模型非常适合并且对您的理论是合理的。 当修改您的模型以尝试其他模型时，我建议您有意识地更改路径，并测试对您有意义的事情和您感兴趣的理论。
在 SEM 中，您通常会相互测试模型（通过更改路径），以了解它们相对于模型的复杂程度如何重新创建数据的均值和协方差结构。 这种方法与回归之类的方法略有不同，在回归中，您可能对找到最能预测结果或最大化 R 平方的变量子集感兴趣。
我希望这有帮助。 我提供的资源将比我在这里提供的资源更深入。
回复：成功构建结构方程模型的正确或常见步骤是什么？你好，
很遗憾您还没有收到回复。 原因之一是 SEM 对于 JMP 用户群体而言相对较新。
我认为如果您可以在您的帖子中发布一个问题也可能会有所帮助。 简短的讨论帖子和具体的请求往往会得到最好的回应。 在大多数情况下，发布最简单的示例数据来说明您正在尝试做的事情也是一件好事。
我对 SEM 了解一点（它是我的 Stats MSc 中的模块之一）。 据我所知，我认为很难为构建结构方程模型的“正确方法”开出药方。 我的知识还不足以对您提出的方法发表评论。 我会说 50 个变量比我在 SEM 示例中看到的要多得多，所以这可能很困难。
在资源方面，你应该寻找 Laura Castro-Schilo 的任何东西（ @劳拉CS ). 例如， JMP(R) Pro 15 中的结构方程模型简介 (2019-US-45MP-273)
还有，我的同事， @乔丹沃尔特斯，每个月都会在JMPer电缆. Jordan 可能会对他在学习 SEM 时发现有用的资源提出一些建议。
抱歉，我无法真正回答您的问题。 但我希望这会有所帮助。
菲尔
成功构建结构方程模型的正确或常见步骤是什么？我已经学习了结构方程建模的理论，但没有足够的构建结构方程模型的经验。 我花了太多时间努力构建一个好的 SEM。 我对构建结构方程模型的步骤有一些疑问，希望有人能给我答案并拯救我。 我使用的是 JMP pro 16。
Q1. 我自己建立结构方程模型的步骤有什么问题吗？我是否遗漏了任何步骤？
我的步骤：
1.我使用的是最大似然估计，因此检查模型中可能是内生变量的每个变量的分布，并对其中任何不是正态分布的变量进行变换；
2. 重新调整一些方差很大或很小的变量，以避免潜在的估计问题；
3. 我有超过 50 个与自然系统（例如水、栖息地、空气）的几个方面（大约 3 - 5 个）相关的变量。 我想使用其中一些来构建 3 到 5 个潜在变量，这些变量代表自然系统的不同方面。 然后我想在最终的结构方程模型中使用一些代表人类发展的观察变量作为外生变量，以了解人类发展如何影响自然系统的几个方面，然后影响动物群体。 下图是概念模型。
4.对50个变量进行相关分析，根据结果和现有理论，我将相关性> 0.3并且理论上属于同一方面的变量分组（有些变量分在几组）。 所以我得到了几组变量。
5. 对每组进行因子分析。 在每组中，我选择了 2-3 个在相同因子中具有较高且相似载荷的变量作为潜在变量的指标（此步骤往往是主观的）；
6. 使用选定的变量运行验证性因素分析（见下图）。 如果通过（基于拟合指数、指标信度、综合信度、构建最大信度、构建有效性矩阵），则使用这些潜变量与观测变量（人类发展、动物群体）建立结构方程模型。 如果不通过，则改变变量组合直至通过。
7.建立结构方程模型并检查拟合指标。
Q2：成功构建结构方程模型的正确或常见步骤是什么？
我看过一些答案或视频提到在CFA之前进行聚类分析、PCA和因子分析，但我不确定。 另外，有人可以向我推荐任何文章/书籍/视频，提供构建 SEM 的分步说明吗？ 谢谢。
消费者和市场研究苹果系统视窗
