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常常看到有关SEM的书籍说明SEM是用来验证构念之间的因果关系的,而非用来探索的。 想请教这是因为SEM只能证实相关性不能证实因果性吗? 那假如我把一个题组(如消费风险感知)透过探索性因素分析根据特徵值 1 降维成数个构面, 然後将这些构面去跟购买意愿做多对一的结构方程模型, 为的是检视哪个构面会对消费意愿有显着影响, 这样做理论可行吗? --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 110.26.134.63 (台湾)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Statistics/M.1620994460.A.36C.html
1F:→ andrew43: SEM的结构已经被人为指定了,怎麽可能拿来探索结构? 05/14 23:05
2F:→ LonerEver: 线性回归可以拿不同变数去逐步回归或一次回归,换成SE 05/14 23:24
3F:→ LonerEver: M可对於潜在构面做这样的探索吗? 05/14 23:24
4F:→ LonerEver: 我的研究目的和逐步回归法的目的满像的,只是自变数和 05/14 23:26
5F:→ LonerEver: 依变数都是潜在构面 05/14 23:26
6F:→ LonerEver: 不是要探讨整个架构的适配度,而是要检验个别外衍构面 05/14 23:37
7F:→ LonerEver: 对内衍构面的影响是否显着 05/14 23:37
8F:→ LonerEver: 这样还适合用SEM吗?如果不适合不知道还有什麽分析方 05/14 23:39
9F:→ LonerEver: 法可用 05/14 23:39
10F:→ LonerEver: 我的模式也没有中介变项那些,用SEM会不会是杀机用牛 05/14 23:41
11F:→ LonerEver: 刀? 05/14 23:41
12F:推 andrew43: 你想做的不就是多个SEM看配适优劣? 05/15 00:42
13F:→ andrew43: 这种探索和探索式的探索是不一样的东西。 05/15 00:46
14F:→ LonerEver: 是的 05/15 10:27







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