结构方程模型@LauraCS
劳拉，我有一个简单的（希望如此）问题。
我有两个变量（x 和 y）用于预测结果变量 Z
问题是我认为 y 取决于 x
我想建立一个路径分析，以显示 y 是否对 Z 有独立贡献，还是只是作为 x 的代理。当我按照我认为应该的方式进行操作时，我得不到我想要的答案;)
非常感谢您的指导-
Tim Roberts，CHOP 放射学教授
高级统计建模数据探索与可视化回复：结构方程建模我完全同意，蒂姆。 我没有注意到您丢失了数据……这绝对可以解释微小的差异！
回复：结构方程建模@劳拉CS谢谢，但根据经验，我认为它不应该改变 FA-->M50 或 GABA-->M50 的系数。 我们看到多元回归模型和中介模型之间存在细微差异的原因很可能是由于少量缺失数据，这些数据可能不会（？）限制多元回归模型，但会（？）限制中介模型或多元模型具有弯曲箭头协方差的回归模型。 这听起来可能吗？
回复：结构方程建模很高兴它有帮助， @robertstpl ！中介模型暗示年龄对 GABA 和 FA 有影响，并且您（可能）假设年龄对通过 GABA 和 FA 的 M50 有间接影响。 红色小三角菜单有一个间接效应选项，因此如果您对它们感兴趣，可以查看它们是什么。 因此，如果存在显着的间接影响，则中介模型允许您做出类似“年龄通过 GABA/FA 影响 M50 的影响高于其对 M50 的直接影响”之类的陈述。 多元回归模型并未明确假设年龄、GABA 和 FA 之间的关联；通过添加协方差，我们简单地假设它们可能是相关的，但它们的关联不太可能是该模型的主要兴趣点。
卫生部,
~劳拉
回复：结构方程建模谢谢@劳拉CS这很有帮助。 使用中介模型（直线）与具有协方差的多元回归模型（曲线）的结果是什么？
回复：结构方程建模感谢您分享屏幕截图。 我想知道是否有一些数据导致这些小差异的估计结果，特别是考虑到方差的巨大差异。 如果您想共享您的数据（通过技术支持或 DM），我可以为您提供更多详细信息。 但是，我希望看到的是相同的估计。 附件脚本使用模拟样本数据表拟合相同的两个模型，结果符合预期：
作为旁注，您可能会考虑在这些模型中添加协方差，除非您真的希望它们为零。 具体来说，在路径模型中，可能需要 GABA 和 FA 之间的残差协方差，而在回归模型中，通常需要包括年龄、GABA 和 FA 之间的协方差。
最好的，
~劳拉
回复：结构方程建模@劳拉CS所附模型的两个屏幕截图
回复：结构方程建模抱歉“x 和 y 连接到 Z，但彼此不连接”
回复：结构方程建模我认为这归结为 SEM（当模型是三角形时）与多元回归（我认为这条路径减少到 x 和 y 也连接但不是彼此连接时）之间的区别？ 这样解释合理吗？ 顺便说一句，非常感谢
回复：结构方程建模我期望相同的非标准化回归估计但不同的标准化估计。 这是因为标准化估计取决于变量的模型隐含方差，这在这两个模型之间确实不同。 如果您的非标准化估计值不同，我需要查看确切的模型。 如果您想分享您的模型/数据，请随时私信我，或者您也可以将其发送至支持@jmp.com
最好的，
~劳拉
回复：结构方程建模谢谢。 对我们来说幸运的是，这或多或少是我们正在做的事情。 对我们来说可悲的是，它给了我们一个我们不喜欢的答案。 但至少我们有信心我们做对了。
有趣的是，当我们断开 X 和 Y 之间的连接时——即让 X 和 Y 独立地转到 Z，我们得到几乎相同的权重和 p 值，但不完全相同。 知道为什么不完全是吗？
谢谢-蒂姆
回复：结构方程建模嗨蒂姆，
谢谢你的问题！ 你如何设置你的模型？ 根据您的描述，我建议安装这样的模型：
其中领导力 = X，冲突 = Y，满意度 = Z。
听起来您要关注的关键系数是 Y --> Z 中的那个。 如果该估计在统计上和实践上都显着，那么您就会知道 Y 对 Z 的独立贡献超出了 X 的贡献。 在红色小三角菜单中，您还会找到标准化估计值，它们通常用作效应大小来量化效应的大小。
卫生部,
~劳拉
