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基于结构方程模型的体育研究选题与构思
2024/5/18 16:25:34 | 浏览:383 | 评论:0

结构方程模型(Structural Equation Model,简称SEM)是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法,因此也称为协方差结构分析。


在社会科学研究领域的研究当中,有许多概念是无法直接测量和观测的,例如:人们的焦虑、态度、动机、智力、工作压力、家庭社会经济地位、满意度等等,这些变量就被称为“潜变量”。


这种情况下,我们只能通过一些可测变量间接地测量这些潜变量;然而,传统的统计分析方法并不能妥善处理这些潜变量,而结构方程模型却能很好的解决上述问题。

基于结构方程模型的体育研究选题与构思

相对于传统统计,SEM能同时有效的处理这些潜变量及其指标,可评估理论假设模型与数据的拟合程度,提供了更深入严谨的解释,使得我们的研究获得更准确、有效的结果,大大增加了研究信效度,被Fornell(1987)称为第二代统计技术,逐渐受到国内外顶级期刊青睐。


近几十年来,SEM已经成长为量化研究的主流统计技术,在毕业设计、各类研究型论文中内都能看到它的身影。


基于结构方程模型的体育研究选题与构思
图片来源说明:中国知网,设定检索条件为:主题\题名\关键词\摘要=结构方程模型,搜索中文文献(数据收集于2021年9月)


我们可以从上图中看到,从2004年起,结构方程模型发文量几乎逐年成倍增长。


数据调查也显示:使用结构方程模型能有效提升论文质量和评审专家的推荐力度,增加文章发表概率,称得上是发文利器。


为了帮助大家更好的了解SEM的基本概念,掌握结构方程模型的使用方法,提升投稿命中率,我们特意请到了北京师范大学副教授,研究生导师——苏荣海教授,为我们带来《基于结构方程模型的体育研究选题与构思》专题讲座。


以体育学为例,举一反三,厘清结构方程模型的基本概念和研究流程,帮助大家构建正确的研究模型,分享新颖的结构方程模型设计。

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