大家说说看——结构方程与多元回归分析比较 结构方程模型有不足的地方么？
<br /> 想问下：<br /> 尽管结构方程模型具有很多比SPSS中多元回归分析方法的更多优势<br /> 但结构方程模型 与之相比 有什么不足呢？或者受限的地方，使得必须用多元回归分析方法才能处理某些问题呢？<br /> <br /> <u>是不是结构方程模型有GIGO（</u>garbage in/Garbage out，垃圾进，垃圾出<u>）的说法呢？谢谢各位了</u> 帮你顶一下 这个问题问得好！ 因为只是听过垃圾进 垃圾出的说法 想知道确切的原因<br /> <br /> 各位有看过类似批判结构方程模型的相关文献么？<br /> 大家共享下哈~~<br /> <br /> 个人感觉结构方程模型是不是对变量个数有限制呢？变量过多 拟合指标不容易达到要求……<br /> 不知道对不对…… 结构方程只研究结构，对于因果解释无能为力 <strong> 5# <i>mengchuanjin</i> </strong> <br /> 您好 是说明多元回归分析能解释因果 而结构方程模型不能解释因果关系么？ SEM是验证性的，复杂度在中下，假设要求严格 对于结构方程模型的修正意见比较大 这就违背了它的原始假设 验证性 还有理论的普适性也是个问题 <br /> 结构方程比多元回归更容易忽悠别人...<img src="http://bbs.pinggu.org/images/smilies/default/lol.gif" smilieid="189" border="0" alt="" /> <br /> 不过这可能也是优势...<br /> 其实SEM也有一种叫Exploratory SEM。测量模型是建立在EFA而非CFA基础上的。 同问，求解 model fit差 sem便不用談了 <br /> regression便不用care這個 <strong> 6# <i>yebao</i> </strong> <br /> 多元回归和结构方程都不能说明因果关系，结构方程与多元回归的一个区别是结构方程的建模是建立在理论推导的基础上的，需要先用理论描述变量之间的关系，然后在收集数据以验证理论模型是否与数据相符合。如果要说结构方程说明了因果关系，只能说是因为模型是建立在理论推导的基础上的，因此在理论上描述了变量的因果关系，但并不能说用来验证模型的数据就一定具有因果关系，因为同一套数据，可以跑出几个不同的模型。而多元回归则可以是数据驱动的，即变量之间的关系事先可以不需要经过理论的论证，只要把一些变量放入模型，跑出来的结果如果显著，就说明数据之间具有相关的关系，至于这些相关的关系到底是什么，再根据以往文献找理论来解释数据。 学习中，不预发表意见 各位的发言是在是都很精辟，尤其12楼~我还是好好学习吧~ <strong> 4# <i>yebao</i> </strong> 我也是有同样的感觉啊，真迷惑中页:
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