发表高质量论文你常使用什么工具和方法?

Q：结构方程模型（SEM）是什么？

1.SEM是用来测试有关于观察变量与潜变量之间关系假设的一种全面的方法(Hoyle, 1995)

2.SEM是用来描述,估计及检定一个理论模型变量之间关系的统计方法(Rigdon, 1998)

3.SEM是检定一组观察或潜变量之间的关系,包括直接与间接效果(MacCallum & Austin, 2000)

4.SEM是SPSS的延伸，所以SPSS是SEM的特例(Fornell & Larcker, 1987)

Q：传统的统计方法和SEM之间的相似之处？

1.两者的基础都是线性统计模型

2.在符合特定的统计假设情形下，两种方法都可以得到有效的评估结果，传统的方法假设常态分配，而SEM 假设多元常态分配

3.两者结果都不能说明因果关系的检定

Q：传统和SEM方法之间的区别？

1.SEM 具有高度的弹性及全面性

2.SEM对估计及检定的模型需要做正式而且特定的设定

3.SEM是一种多变量分析技术，同时整合了观察与潜变量

4.SEM让研究者了解他们的测量是不完全的

5.SEM除了传统的显着性检定及可解释方差还提供了模型拟合度报告

6.SEM可以解决多元共线性的问题

7.SEM复杂的关系有提供了图形检视，利于研究者的解释

Q：SEM为何会受欢迎?

1.SEM统计分析技术比传统统计技术(SPSS, SAS)更严谨

2.研究者可以同时分析观察变项 
(年龄，性别) 及潜在变项 (忠诚度等）

3.由于SEM软件的发展与成熟，已成为研究人员投稿期刊必备的研究方法

4.输出以图形显示，较为直觉也易于解释

5.可以处理较复杂的模型

Q：研究人员为什么选择AMOS工具？

1.Amos 使用人性接口的操作窗口，使得SEM操作变得更容易

2.研究者可以在SEM研究中「绘制路径图」、「输入数据」、「执行探索及验证式因素分析」，并测试观察变项与潜在变之间的关系

3.研究者也可以轻松处理遗漏值，可以得到更精准的模型及更佳的决策质量

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