sem結構方程hadoop

1、用stata做SEM結構方程，如何看擬合優度系數如GFI，AGFI等系數？

最好是大於0.9,甚至於大於0.95,這些擬合指標的臨界值都是通過大量的數據模擬得到的,也就是說如果達不到這些指標,模型很可能就是誤設模型,不過我也有看到一篇數據模擬的論文里提到當樣本量小於500的時候,srmr是最合適的指標,如果小於0.05,可以肯定模型正確,若大於0.08,可以肯定是誤設的（適用於數據正態時,偏態時大於0.11認為模型誤設）,而其他的擬合指標表現不穩定,那這個時候主要參考srmr就可以,其他的指標過得去就行,如果樣本量大於1000,NNFI,CFI,IFI這些指標比較合適,0.95以上可以認為模型正確,0.85以下可以斷定模型錯誤（適用於數據偏態時,正態時0.95以下即認為誤設）
你自己根據自己的的數據情況看吧,對於你提到的指標,我相信90%的文獻都說是0.9以上為標準的,這個經驗值還是很可信的,如果你不是正在寫論文,那完全可以接受這個結果,如果你一定想要結果好,那就要麼好好處理處理數據,重新做一下結構方程的分析,要麼就找到相關的文獻支持,以表明你用0.9以下的指標數值是合理的
如果是論文答辯或者發論文,只是0.8過一些那很可能要被答辯老師或者審稿人質疑的,接近0.9應該還勉強可以

2、統計學SEM什麼意思

標准誤(SEM)
英文：Standard Error of Mean標准誤
標准誤，即樣本均數的標准差，是描述均數抽樣分布的離散程度及衡量均數抽樣誤差大小的尺度，反映的是樣本均數之間的變異。
標准誤用來衡量抽樣誤差。標准誤越小，表明樣本統計量與總體參數的值越接近，樣本對總體越有代表性，用樣本統計量推斷總體參數的可靠度越大。因此，標准誤是統計推斷可靠性的指標。
此外，還需要特別指出的是，標准誤還可以指樣本標准差、方差等統計量的標准差，不僅僅只是樣本均數的標准差。

3、碩士畢業論文涉及sem結構方程模型，有了解amos的大神嗎？

結構方程模型可以用SPSSAU。操作非常簡單很容易上手，輸出標准格式結果和結構圖，針對每一步分析還會提供智能分析建議。

結構方程模型-spssau

結構圖-spssau

4、用SPSS可以進行SEM（結構方程模型）建模嗎？

用AMOS才可以做結構方程模型
spss做不了SEM

5、關於SEM結構方程數據的求助

首先要保證樣本量，一般來說至少200，主要是為了得到穩定的參數估計結果，不夠兩百的話基本上你跟審稿人或者答辯老師也沒法交代。 第二是所用數據協的方差-協方差矩陣要滿足正定的條件，這個如果你不滿足，使用軟體時也往往會報錯的，得不到參數...

6、用SPSS可以進行SEM（結構方程模型）建模嗎

SPSS不能做結構方程模型分析，結構方程模型必須要專門的結構方程建模軟體或者包含結構方程功能模塊的統計軟體才行。
通常可以做結構方程模型的軟體包括Lisrel、Amos、Mplus、EQS以及R語言。最常用的就是這前三種。

7、SEM結構方程模型是什麼?

sem 結構方程模型是社會科學研究中的一個非常好的方法。該方法在20世紀80年代就已經成熟，可惜國內了解的人並不多。「在社會科學以及經濟、市場、管理等研究領域，有時需處理多個原因、多個結果的關系，或者會碰到不可直接觀測的變數（即潛變數），這些都是傳統的統計方法不能很好解決的問題。20世紀80年代以來，結構方程模型迅速發展，彌補了傳統統計方法的不足，成為多元數據分析的重要工具。 結構方程模型分析:結構方程模型是一種建立、估計和檢驗因果關系模型的方法。模型中既包含有可觀測的顯在變數，也可能包含無法直接觀測的潛在變數。結構方程模型可以替代多重回歸、通徑分析、因子分析、協方差分析等方法，清晰分析單項指標對總體的作用和單項指標間的相互關系。