Strukturell ekvationsmodellering

Strukturell ekvationsmodellering (SEM) är en multivariat statistisk analysteknik som samtidigt förenar faktoranalys och multipel regressionsanalys. Den analyserar orsakssamband mellan observerade variabler och latenta konstruktioner, inklusive linjära och icke-linjära effekter. SEM innehåller två grundläggande typer av modeller, mätmodellen som representerar teorin som anger hur en uppsättning uppmätta variabler mäter latenta konstruktioner, och den strukturella modellen som representerar teorin som visar hur latenta konstruktioner är relaterade till varandra.

SEM appliceras på olika datatyper så som, tvärsnittsdata, longitudinella data, tidsseriedata eller multileveldata. Modeller baserade på tvärsnittsdata kan hjälpa oss att bedöma orsakssamband, förmedlingshypoteser; ”Latent Growth Curve” modeller används ofta för att analysera förändring över tid; ”Item Response Theory Mixture Models” analyserar mönster av individuella beteenden och enkätsvar och flernivåmodeller kan komma åt orsaker till variationer mellan olika datanivåer. SEM har allmänt tillämpats inom samhällsvetenskap och har fått en spridning till andra vetenskapsområden de senaste decennierna, till exempel informationsteknologi och medicinsk forskning.

Statistiska institutionen i Uppsala har en lång tradition av strukturell ekvationsmodellering och är känd som SEMs födelseplats. Professor emeritus Karl G. Jöreskog är pionjär i SEM och LISREL (linear structural relations) -programmet (Jöreskog och Sörbom) var den första mjukvaran för analys av strukturella ekvationsmodeller. Idag fortsätter professor Fan Wallentin och docent Shaobo Jin med kolleger på denna rika tradition och bidrar aktivt till fältet.

Ansvarig forskare: Fan Yang Wallentin