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CS（客戶滿意度）調查中選擇性雙向因果分析的主要目的是“客觀地闡明應該解決哪些目標。”因此，在原因相關項目（服務、產品特性）中，我們將重點放在那些對結果相關項目（滿意度評估）影響特別大的項目，並在分析過程中主動排除那些沒有影響的項目。和瑣碎的多數。
然而，在選擇性的雙向因果分析完成後，利用CS調查中收集的所有數據來鳥瞰CS的因果結構是有價值的，因為它使我們能夠獲得先進且有用的知識。作為實現此目的的有用方法，我們提出了一種類似於 SEM（結構方程模型）的方法，該方法可以恢復並利用在選擇性雙邊因果分析過程中排除的那些。
對結果系統沒有直接強烈影響但對原因係統的因素（因果項和因素）有影響的事物為理解整體因果結構提供了有價值的資訊。選擇性兩側因果分析後創建SEM路徑圖的開始是處理選擇性兩側因果分析最終結果的結構模型圖。此外，將分析過程中排除的項目依序還原，逐步建構鳥瞰因果結構。綜上所述，此方法的本質是一種倒置因果分析，以選擇性雙向因果分析所得的因果結構為核心，著眼於其背後的因素進行圖解反轉。雖然它本身不是SEM，但可以將其定位為準SEM，因為它本質上是類似於SEM的方法。
*本公告不會發布影片。
