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How to Use Structural Equation Modeling in Medical Education Research: A Brief Guide

结构方程建模 潜变量 考试(生物学) 统计模型 计算机科学 心理学 度量(数据仓库) 统计假设检验 医学教育 管理科学 医学 人工智能 数学 数据挖掘 统计 机器学习 工程类 古生物学 生物
作者
Claudio Violato,Kent G. Hecker
出处
期刊:Teaching and Learning in Medicine [Taylor & Francis]
卷期号:19 (4): 362-371 被引量:122
标识
DOI:10.1080/10401330701542685
摘要

Background: Structural equation modeling (SEM) is a family of statistical techniques used for the analysis of multivariate data to measure latent variables and their interrelationships. SEM has potential to advance theory and research in medical education. Purpose: The purpose of this article is to introduce SEM to medical education researchers and provide procedural information for applying SEM. Methods: We outline the basic tenets of SEM, principles of model creation, identification, estimation, and model fit to data, and the use of SEM in medical education research. Results: Although it is a powerful statistical research tool, SEM has had only limited use in medical education research. We explicate a five-step procedure for applying SEM to research problems and summarize an example of SEM to test a hypothetical model. Conclusions: Notwithstanding some pitfalls, SEM does provide promise for testing complex, integrated theoretical models and advance research in medical education.
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