結構方程模型：如何處理混雜變數作為 SAS JMP 結構方程式建模 (SEM) 的新手，我正在尋求如何正確解決 SEM 分析中的混雜變數的建議。 我在目前文獻中找不到關於如何控制這些混雜變數的適當指南。
我將不勝感激任何可以確保正確考慮混雜變數的建議。 先感謝您！
進階統計建模消費者與市場研究回覆：結構方程模型：如何處理混雜變數你好@Hcrooo ,
也許考慮正確解決 SEM 中的混雜變數的最簡單方法是使用線性迴歸範例。 假設我們有興趣檢查體重指數 (BMI) 對血壓 (BP) 的影響。 使用「Diabetes.jmp」樣本資料表，我可以在 SEM 中擬合一個簡單的線性迴歸，結果如下所示，
顯示 BMI 增加 1 個單位會導致血壓增加 1.24 個單位。 然而，我們擔心年齡是一個混雜因素，因此我們希望將其添加到模型中以適當調整其效果。 我們將透過添加年齡作為血壓的預測因子，並添加其與 BMI 的協方差來做到這一點。 結果看起來像這樣，
我們可以看到，所有影響在統計上都是顯著的，而 BMI 對血壓的影響現在較小 (1.08)，因為我們控制了年齡。 您的 SEM 應用程式可能比此範例更複雜，但總體思路是，應將混雜因素作為預測變數添加到您要對其進行調整的方程中，並且還應指定混雜因素與模型中其他變數的關聯（在本例中，我們加入了BMI 的協方差）。
哈特哈，
~勞拉
