【数据分析】SEM学习笔记
1在数据分析的领域中，SEM，即结构方程模型，就像一座桥梁，连接着因果关系的复杂世界。它凭借其独特的统计力量，融合路径分析和因子分析的精髓，为我们揭示潜变量的神秘面纱，以及多因变量和中介效应的微妙舞蹈。
2TOP N分析法指基于数据的前N名汇总，与其余汇总数据进行对比，从而得到最主要的数据所占的比例和数据效果。
3通过每天罗列收集账户中核心指标数据【消费展现点击抵达对话线索成交】，然后根据核心数据算出一些辅助数据，像【点击率对话率点击成本】等，通过将不同周期的数据进行对比，从而发现病种。
请教可以用STATA做面板数据的SEM模型吗
结果的前两行表示模型的类别，LZ采用的为randomeffect随机模型，截面变量：province，样本数目3群组数目31，也就是每组10个观测值。3-5行表示模型的拟合优度，分别为within，between，overall，组内，组间，总体三个层次。
面板数据维度的确定 在面板数据进行模型估计前，要进行面板数据的维度确定。由于面板数据既有截面数据又有时间序列，而stata不能自动识别，因此，必须使得stata得知哪一部分是截面数据，而哪一部分是时间序列。
按照正常步骤。面数据模型的LM检验解决的是，截面数据SEM模型和SLM模型的选择问题。
固定效应模型实战操作在Stata中，使用xtreg命令进行操作。以个人收入研究为例：导入PSID数据集，分析教育工作经验和性别对收入的影响。
stata里面变量都是可测的那sem里面潜变量在哪反应
采用结构方程建模的方式来进行就潜变量是指不能被直接精确观测或虽能被观测但尚需通过其它方法加以综合的指标，是在记录单元之间变化且其变化影响记录特征的任何未记录到的特征。
在数据分析的领域中，SEM，即结构方程模型，就像一座桥梁，连接着因果关系的复杂世界。它凭借其独特的统计力量，融合路径分析和因子分析的精髓，为我们揭示潜变量的神秘面纱，以及多因变量和中介效应的微妙舞蹈。
如图1：图1： SEM模型的基本框架在模型中包括两类变量：一类为观测变量，是可以通过访谈或其他方式调查得到的，用长方形表示；一类为结构变量，是无法直接观察的变量，又称为潜变量，用椭圆形表示。
测量模型结构模型。测量模型：通过观测变量对潜变量进行回归分析，得到潜变量得分。结构模型：通过外生潜变量对内生潜变量进行回归分析，得到潜变量得分。
潜变量是不直接观测到的变量，它们代表了潜在的不可直接测量的特质。SEM可以视为路径分析和因子分析的扩展，它考虑的相关性指的是变量间的线性联系，这种联系通过-1到1之间的相关系数来表示。
在SEM中，如用户体验这些抽象且无法直接测量的概念，被称作“潜变量（LatentVariable）”，而那些能被直接观测的变量，如询盘量，则称为“观察变量（ObservedVariable）”或“外显变量（ManifestVariable）”。
