原创 2017-07-06 研究客

美国著名统计学大师Babin和Hair通过多年来追踪美国顶尖期刊投审稿及发表情况，得出以下结论：

1.量化论文如果不使用SEM，被拒绝的几率很高；

2.论文如果使用SEM，将更容易得到评审专家的青睐；

3.论文如果使用SEM，将会提升论文质量和评审专家的推荐力度。

 那么究竟什么是SEM？SEM是Structural Equation Modeling的缩写，它是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术，其目的在于探索事物间复杂的因果关系，并将这种关系用因果模型、路径图等形式加以表述。

 SEM是目前国内外顶级期刊量化论文的最主流统计方法，也是SSCI量化论文发表的最低门槛。不懂SEM意味着，你的量化研究只能受限于简单分析，无法得出创新结论。懂了SEM意味着，你将拥有从事复杂量化研究的超能力，具备绝对的优势进军CSSCI/SSCI顶级期刊。

虽然SEM是一种强大的统计分析方法，但是仅仅了解方法是远远不够的，还需要掌握SEM的运行软件操作技术。Amos是目前结构方程模型最主流的应用分析软件。因其具有上手容易、操作简单及图式化工作环境等优势，使用人数和论文发表量增长迅速，因此成为初学者进入SEM领域必备的一款软件。

第一单元：SEM选题策略及研究架构形成

课程内容：

1. SEM选题视角（1）理论方法驱动的研究、理论模型的验证、中介变量的探讨、调节效应的评估、中介与调节混合的估计、纵断面资料的研究（2）统计方法驱动的研究、 群组比、  竞争模型2. SEM研究架构逻辑（1）文献搜集及阅读技巧（2）文献的高效整理（3）研究架构与假设形成（4）统计英文的高质量撰写

课程目标：

了解SEM论文常见研究视角，并根据自己擅长领域找出合适的选题；掌握SEM研究架构形成的思维、流程及关键技巧。

第二单元：SEM基本概念和Amos软件操作

课程内容：

1. SEM的基本原理2. SEM基本流程3. SEM术语4. SEM合理的样本量5. Amos使用环境介绍6. Amos路径图建立7. Amos数据读取8. Amos资料分析9. Amos拟合度与报表说明。

课程目标：

建立SEM研究思维并了解SEM基本注意事项及要求，规避SEM分析前期错误；掌握Amos使用命令、快速操作及绘图技巧，熟练应用Amos软件，正确解读Amos报表。

第三单元：SEM论文分析流程

课程内容：

1.验证性因素分析2. 多元正态及极端值检验3. 一阶验证性因素分析4. 二阶验证性因素分析5. 组成信度6. 方差萃取量7. 检验SEM 模型拟合度8. 评估整体模型拟合9. 违犯估计的检查10. Amos拟合度指标意义及应用（1）绝对拟合指标（2）增值拟合指标（3）精简拟合指标（4）竞争拟合指标

课程目标：

掌握SEM论文核心元素——验证性因素分析技术，以及常见问题、原因和解决方法；掌握SEM重要指标意义、解读方式及改善策略。

建立SEM研究思维并了解SEM基本注意事项及要求，规避SEM分析前期错误；掌握Amos使用命令、快速操作及绘图技巧，熟练应用Amos软件，正确解读Amos报表。

第四单元：Amos高阶应用：中介效应

课程内容：

中介变量的原理说明2. 中介变量评估方法的比较（1）因果法（2）直接与间接效果法（3）系数差异法（4）系数乘积法（5）置信区间法3. 中介效应的实例应用（1）单一因子中介模型（2）二因子有因果关系中介模型（3）二因子无因果关系中介模型（4）多因子中介模型（5）中介效应语法分析4. 中介效应评估样本数及功效的决定

课程目标：

掌握目前最新的各种中介效应分析方法，了解各自的优劣，并通过案例展示，融会贯通Amos在处理中介模型中的应用。

第五单元 ：Amos高阶应用：调节效应

课程内容：

1. 观测调节变量的验证方法剖析（1）调节(交互作用)效果为自变量与调节变量交乘项（2）中心化及标准化（3）分析报告的解读  2. SEM调节模型的评估（1）观测调节变量检验 （2）潜在调节变量检验（3）有调节的中介效应与有中介的调节效应比较 。

课程目标：

掌握检验观测变量和潜变量的调节效应的方法；理解有调节的中介变量和有中介的调节变量之间的异同。

的一款软件。