Strukturell ekvationsmodellering

Strukturell ekvationsmodellering (SEM) är en multivariat statistisk analysteknik som samtidigt förenar faktoranalys och multipel regressionsanalys. Det 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 orsaken till variationer mellan olika datanivåer. SEM har allmänt tillämpats inom samhällsvetenskap och har fått en spridning till andra vetenskapsområden de senaste decennierna, t.ex. informationsteknologi och medicinsk forskning.

Statistiska institutionen i Uppsala har en lång tradition av strukturell ekvationsmodellering och är känd som SEMs födelseplats. Professor emeritus Carl G. Jöreskog är pionjär i SEM och LISREL-programmet (Jöreskog och Sörbom) var den första mjukvaran för analys av strukturella ekvationsmodeller. Idag fortsätter professor Wallentin med kolleger på denna rika tradition och fortsätter att bidra till fältet.

Ansvarig forskare: Fan Yang Wallentin