你可能會問：那為什麼要學新的？我可以用multiple regression一個一個算出來，不是嗎？沒錯，但是你要算幾遍才夠？此外，逐次算出來的結果，與用SEM算出來的還是有些不一樣，因為SEM可以讓你作更多的分析。跑一次regression就有一次error，那如果你regression之間的error有高度相關，你怎麼解決這樣的問題呢？
如果你在文章裡看到有許多model1、model2，然後會畫出一個像這樣的圖或表，大概就是用SEM了。
***這篇是寫給完全沒概念的人，已知道這是什麼的話那就不用看了***
學統計的過程中，總會碰到一種情況：這是什麼？那是什麼？為什麼要學這個？為什麼學了regression之後還要學anova，學了anova之後還要學structural equation model (以下簡稱SEM)呢？
什麼是SEM？簡單地說，就是用一系列的算式，檢測變數之間的causal relationship。這種統計方法就叫作SEM。很簡單，不過說了一定有聽沒有懂。
那個角度來說，SEM做出來的結果像怎麼樣？下圖是從Otis Dudley Duncan (1966)的文章Path analysis: Sociological examples出來的。下面一個方框是一個Box，一個box可能包含多種變數。而SEM就是看這些Box之間的關係。
你可能會問：那為什麼要學新的？我可以用multiple regression一個一個算出來，不是嗎？沒錯，但是你要算幾遍才夠？此外，逐次算出來的結果，與用SEM算出來的還是有些不一樣，因為SEM可以讓你作更多的分析。跑一次regression就有一次error，那如果你regression之間的error有高度相關，你怎麼解決這樣的問題呢？
如果你在文章裡看到有許多model1、model2，然後會畫出一個像這樣的圖或表，大概就是用SEM了。
這兩個範例是出自Acock的網站，你可以參閱本站文章：
統計表格範本(statistics Table in APA format)
如果你還有興趣看一些資料，我在網路上看到兩篇文章：
量化研究典範的革命－結構方程模式概說（SEM的特性）：http://tw.myblog.yahoo.com/da_sanlin/article?mid=186&prev=191&next=180
和結構方程模式簡介：http://tw.myblog.yahoo.com/da_sanlin/article?mid=311&prev=320&next=291&l=f&fid=6
我試著不要用太複雜的文字，而是用一些例子或結果讓大家知道這是什麼，而不是學半天而不知道你會得到什麼樣的結果。真的要了解這些專有名詞的內涵，還是得修課才行。
標籤： 統計分析