统计模型之母 | /cn/2017/06/sem/

所以我不想混学界。看见这些东西闹心，还不如在铜臭味的业界待着安心。

——原帖发布于 2017-06-13 02:25:30

访客 *Mingshuo Ji* @ 2017-09-06 14:16:00 写道：

有银子比有纸好！

太好了。既然社会科学带着科学二字，那起码理论应该由实践来检验，有没有文献用 SEM
算算算，算出一个理论（构建），然后事实证明这个理论是对的？

其实我针对的并不是 SEM 本身，SEM 只是我的怀疑论的一小方面，是个比较典型的例子，感觉人们都是管杀不管埋（管算算算、不管算完了有什么用）。我更大的怀疑是社会学相关的学科里，好像都是用统计模型来解释现象，而不是预测或验证，我一直都对解释型的工作持怀疑态度，因为解释可以公说公有理婆说婆有理；据我十几年前接触到的用 SEM 的人，我明显感觉到他们根本不在乎 SEM 本身怎样，他们就想要一个框图，SEM 算出来的那个框图最好是跟他们想的框图一样。换句话说，SEM 就是一个精密的傀儡。这个想法我前面在这篇日志中说过了：https://yihui.name/cn/2017/02/shame/

——原帖发布于 2017-06-16 18:30:44

访客 *D Chen* @ 2017-06-16 18:45:51 写道：

我觉得是理论在先，然后根据数据建立模型，再去得出结论完善理论，确实会有莫能两可的情况出现，但是得说得通才可以。SEM大多数情况是相关研究比较多，比如这篇，Berg, J. K., & Cornell, D. (2016). Authoritative school climate, aggression toward teachers, and teacher distress in middle school. School Psychology Quarterly, 31(1), 122–139. http://doi.org/10.1037/spq0000132， 作用就是在学校实行一些项目的时候会根据这个模型来构建。这个研究是为了减少为VA 学校的学行为为题，提高师生关系的。有因果推论的比较少。举几个有因果推论的研究，Duckworth, A. L., Tsukayama, E., & May, H. (2010). Establishing causality using longitudinal hierarchical linear modeling: An illustration predicting achievement from self-control. Social Psychological and Personality Science, 1(4), 311–317. http://doi.org/http://dx.doi.org/10.1177/1948550609359707。 Marsh, H. W., & Yeung, A. S. (1997). Causal effects of academic self-concept on academic achievement: Structural equation models of longitudinal data. Journal of Educational Psychology, 89(1), 41–54. http://doi.org/10.1037/0022-0663.89.1.41。这个 Dr. Duckworth, 是搞现在很多的Grit，你可以看看她的个人网站。