Skip to main content

How SEM Bridges Theory and Measurement in Social Science Research

How SEM Bridges Theory and Measurement in Social Science Research

How SEM Bridges Theory and Measurement in Social Science Research

As a seasoned researcher, I have seen firsthand how Structural Equation Modeling, or SEM, transforms the way we approach studies in the social sciences. It brings together measurement and theory in a unified statistical framework that truly goes beyond what traditional regressions or factor analyses can offer.

What Makes SEM Unique?

You can think of SEM as a combination of two powerful tools. First, there is confirmatory factor analysis, which helps us measure hidden constructs. Then, there is path analysis, which allows us to map out relationships between variables. By blending these approaches, SEM helps us understand not just what we measure, but how those concepts connect and interact in real life. More details Overview on ResearchGate

Why Do Social Scientists Prefer SEM?

  1. Modeling Hidden Concepts: SEM makes it possible to study things we cannot observe directly, such as motivation or trust, by using several indicators for each variable. Example
  2. Handling Measurement Error: Unlike ordinary regression, SEM gives us a way to deal with error terms, leading to findings that are much more reliable. Explanation PMC Article
  3. Clear Model Evaluation: SEM uses practical indicators like CFI, RMSEA, and SRMR to show how well a model matches the real data. See guide
  4. Understanding Indirect and Conditional Effects: SEM lets us examine how certain factors may influence others through mediation, or how relationships may change under different conditions, also known as moderation. See example
  5. A Unified Analytical Approach: SEM brings together the strengths of factor analysis and regression path modeling. This means we can approach our questions in a single, coherent strategy, instead of juggling separate analyses. Read more Ecological review
  6. Great for Complex Study Designs: Whether you are comparing groups, following people over time, or dealing with nested data, SEM has the flexibility to handle these challenges with ease. Case study Recent example

Common Questions About SEM

Is SEM just factor analysis and path analysis together?

Yes, that is exactly right. SEM brings together both measurement through factor analysis and the structure of relationships through path analysis in one approach. Learn more ResearchGate resource

Why do model fit indices like CFI or RMSEA matter?

These indicators help you see if your model truly represents the real data. For example, a high CFI or a low RMSEA means your model is probably a good fit. See why

Can SEM give misleading results?

Like any method, SEM needs careful planning. If you start with a weak theory or an unclear model, SEM will not fix that. Its power comes from being applied with strong ideas and solid research design. See discussion

If you are interested in learning more, these trusted academic sources offer detailed guidance and real examples of SEM in practice. Feel free to ask if you want even more tips or examples for your own field!

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

G*Power Perisian Bagi Pengiraan Sampel Saiz.

Penggunaan Gpower kerap menekan kepada tiga langkah berikut: Memilih ujian statistik yang sesuai atau padan dengan masalah yang di kaji. Memilih di antara lima jenis analisis kuasa (power analysis) yang di sediakan. Sediakan parameter input yang di perlukan analasis dan klik pada “calculate” Pada Langkah 1, pendekatan yang digunakan untuk memilih ujian statistic (statistical test) adalah melalui dua pendekatan, iaitu distribution based atau design-based approach . Distribution-based approach to the test selection Melalui pendekatan distribution-based , pendekatan pertama adalah melihat pada kumpulan umum ujian statistik menggunakan '' Test family'' menu yang terdapat di window atau tingkap utama.   Ujian statitik ( Statistical test ) menu akan berubah mengikut pilihan di dalam '' Test family'' . Ujian-ujian yang ada akan selaras mengikut pada '' test family'' yang di pilih sahaja. Design-based approach to the test se...
Read more

ANOVA vs MANOVA

Perbezaan utama di antara ANOVA dan MANOVA adalah jumlah bilangan pembolehubah bersandar ( dependent variable ). Walaupun begitu, jika terdapat pembolehubah bersandar lebih daripada satu, masih bukan masalah dan merupakan pilihan lain jika pengkaji mahu untuk menguji secara berasingan menggunakan analisa ANOVA bagi setiap pembolehubah bersandar itu. Jadi, kenapa perlu menggunakan pengiraan MANOVA ini berbanding beberapa analisa menggunakan ANOVA jika terdapat pembolehubah bersandar yang lebih daripada satu seperti dua, tiga atau empat pembolehubah bersandar? Terdapat dua sebab utama, MANOVA berpotensi menggantikan ANOVA dalam beberapa keadaan. Pertama melibatkan teori yang logik dan kedua melibatkan statistiknya. Sebagai contoh: Skormatematik + skorfizik + skorkimia sebagai fungsi kepada ( as a function of ) minuman tambahan ( tiga tahap / level ) Minuman tambahan, pembolehubah tidak bersandar atau bebas dengan tiga tahap ( levels ) : minuman kurma, minuman madu dan minuma...
Read more

Ujian Analisa Sehala MANOVA

Perbezaan analisa ini dengan ANOVA adalah pembolehubah bersandarnya mempunyai lebih daripada satu . Manakala, pembolehubah bebas adalah sama seperti ANOVA yang mempunyai pelbagai kumpulan. Analisa sehala MANOVA juga mempunyai sarat ujian statistik di dalamnya dan tidak dapat memberi maklumat secara spesifik kumpulan yang berbeza signifikan di antara satu sama lain. Ujian ini hanya akan memberi maklumat sekurang-kurang dua kumpulan adalah berbeza. Oleh sebab, kebiasaan penggunaan analisa ini oleh pengkaji akan melibatkan tiga, empat atau lebih kumpulan. Oleh itu penggunaan ujian post-hoc adalah penting untuk mengetahui perbezaan kumpulan selebihnya itu. Bagi mendapat analisa yang sah dan berkualiti, beberapa andaian perlu di penuhi dahulu sebelum menggunakan analisa MANOVA. Pembolehubah bersandar mestilah dalam skala selang atau nisbah. Pembolehubah bebas a.k.a pembolehubah tidak bersandar mestilah mempunyai beberapa kumpulan yang bebas atau dengan kata lain dalam skala ordina...
Read more