现在很多硕博士写学位论文，如果是量化的实证，比较流行使用结构方程模型，我特地找到张伟豪老师的一个视频。如下：
https://mp.weixin.qq.com/s/8kgnb7-iCDZJwXS1HeSjaw
视频时长01:28:51，可以倍速播放。
总时长1.5小时，打算学习结构方程模型的读者可以安排时间把这个视频看一看。
我看过视频后的笔记如下，没有时间看视频的可以快速读一读。
我的学习笔记
（如有侵权，请告知删除）
SPSS为代表的多变量分析为第一代统计学，AMOS为代表的结构方程模型为第二代统计学。
先学习掌握量化研究，等有了足够的经验后再开始高质量的质性研究。
SEM最小样本量150，(Hair, et.al.，2009, ch.12)
结构方程模型可以根据协方差矩阵/相关系数矩阵进行分析，而不一定必须提供原始数据。
模型简化，意味着你要付出代价，就是模型估计不准确。
SEM做路径分析并不增加一类错误，与传统的比如SPSS做路径分析相比。结构方程模型可以一次拟合含有多个因变量Y的回归模型。
结构方程的学习，适合使用AMOS快速入门。
理论上正态分布是kurtosis=3(目前的统计软件都会减3，因此kurtosis=0及skew=0为常态)。实务上偏度系数绝对值在2以内，峰度系数绝对值在7以内可视为正态分布；skew>3为极端偏态，kurtosis>20为极端峰态。Kline (2005,p49~50)
R方作为效应时大小： 0.19(小)，0.33(中)，0.67(大)，Chin (1998b), Ringie(2004)
常用模型配适度指标：卡方、卡方/df、GFI、AGFI、CFI、NNFI (TLI)、SRMR、RMSEA
是否违反估计规则：残差方差须为正，且显著。
结构方程模型可以预防篡改数据资料，因为它可以基于协方差矩阵或相关系数矩阵进行分析。
SEM要求正态分布，是参数检验模型，不是非参数的。
AMOS只能做反映性指标，不能做形成性指标的模型。只有PLS-SEM技术可以。
用同一份数据做EFA和CFA是不合理的，既当裁判又当球员。应该分成两部分数据来做。
PLS和AMOS是互补的，pls专门跑amos没有的，做不了的，比如样本量小，非正态分布，模型极度复杂，形成性指标等。
AMOS不能做因果关系，数据资料是截断面。
以上内容为学习笔记记录，版权归张伟豪老师。如有侵权，请告知删除。
张伟豪老师讲的结构方程模型，是非常经典的版本，通俗易懂。大家有时间了还是听一听这个视频。
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