sem模型比較

1、sem的模型介紹

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2、怎麼用sem模型分析顧客滿意度

結構方程模型(Structural equation modeling,
SEM)是一種融合了因素分析和路徑分析的多元統計技術。它的強勢在於對多變數間交互關系的定量研究。在近三十年內，SEM大量的應用於社會科學及行為科學的領域里，並在近幾年開始逐漸應用於市場研究中。圖中的Xn是待構建的測量指標，λ值表示各指標對上級指標的影響大小，ζn和δn表示誤差，是受模型外因素影響的部分，如價格滿意度等其他因素。由上圖可以看出，服務方面的感知滿意度對總體滿意度的影響遠高於產品滿意度，再結合服務滿意度的得分情況，可以得出結論，該通信分公司應著重改善服務滿意度。
顧客滿意度就是顧客認為產品或服務是否達到或超過他的預期的一種感受。結構方程模型(SEM)就是對顧客滿意度的研究採用的模型方法之一。其目的在於探索事物間的因果關系，並將這種關系用因果模型、路徑圖等形式加以表述。
SEM模型的基本框架圖冊在模型中包括兩類變數：一類為觀測變數，是可以通過訪談或其他方式調查得到的，用長方形表示;一類為結構變數，是無法直接觀察的變數，又稱為潛變數，用橢圓形表示。
各變數之間均存在一定的關系，這種關系是可以計算的。計算出來的值就叫參數，參數值的大小，意味著該指標對滿意度的影響的大小，都是直接決定顧客購買
與否的重要因素。如果能科學地測算出參數值，就可以找出影響顧客滿意度的關鍵績效因素，引導企業進行完善或者改進，達到快速提升顧客滿意度的目的。

3、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。

4、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。

5、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