结构方程模型：如何处理混杂变量作为 SAS JMP 结构方程建模 (SEM) 的新手，我正在寻求有关如何正确解决 SEM 分析中的混杂变量的建议。 我在当前文献中找不到关于如何控制这些混杂变量的适当指南。
我将不胜感激任何可以确保正确考虑混杂变量的建议。 先感谢您！
高级统计建模消费者和市场研究回复：结构方程模型：如何处理混杂变量你好@Hcrooo ,
也许考虑正确解决 SEM 中的混杂变量的最简单方法是使用线性回归示例。 假设我们有兴趣检查体重指数 (BMI) 对血压 (BP) 的影响。 使用“Diabetes.jmp”样本数据表，我可以在 SEM 中拟合一个简单的线性回归，结果如下所示，
表明 BMI 增加 1 个单位会导致血压增加 1.24 个单位。 然而，我们担心年龄是一个混杂因素，因此我们希望将其添加到模型中以适当调整其效果。 我们将通过添加年龄作为血压的预测因子，并添加其与 BMI 的协方差来做到这一点。 结果看起来像这样，
我们可以看到，所有影响在统计上都是显着的，并且 BMI 对血压的影响现在较小 (1.08)，因为我们控制了年龄。 您的 SEM 应用程序可能比此示例更复杂，但总体思路是，应将混杂因素作为预测变量添加到您要对其进行调整的方程中，并且还应指定混杂因素与模型中其他变量的关联（在本例中，我们添加了 BMI 的协方差）。
哈特哈，
～劳拉
