结构方程建模中使用了哪些图形技术？

我很好奇是否有特定的或更适合于结构方程建模的图形技术。我猜这可能属于用于协方差分析的探索性工具或用于SEM模型评估的图形诊断的类别。（我在这里实际上并不是在考虑路径/图形图。）

我遇到了Laura Trinchera，他为PLS路径建模贡献了一个不错的R包plspm。它包括用于各种2块和k块数据结构的多个图形输出。

我刚刚发现了plotSEMM R软件包。不过，它与您的第二点更为相关，并且仅限于绘制双变量关系。

至于最近关于SEM诊断图的参考，这里有两篇可能是有趣的论文（对于第二篇，我刚刚浏览了摘要，但找不到无修饰的版本）：

1. Sanchez BN，Houseman EA和Ryan LM。结构方程模型的基于残差的诊断。生物识别（2009）65，104–115
2. 袁K华和林K 数据拟合到模型中：使用两个散点图的结构方程模型诊断，心理方法（2010）
3. Porzio GC和Vitale MP。通过诊断图发现结构方程模型中的相互作用。ISI第58届世界大会（2011）。

这是一个非常有趣的问题。假设我们有一个二维协方差矩阵（对于SEM来说，这是非常不现实的示例，但请多多包涵）。然后，您可以相对于估计的协方差矩阵绘制观察到的协方差矩阵的等值线，以获得模型拟合的感觉。

但是，实际上，您将创建一个高维协方差矩阵。在这种情况下，您可能会做几个二维图，一次获取2个变量。这不是理想的解决方案，但可能会有所帮助。

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更好的方法是对观察到的协方差矩阵执行主成分分析（PCA）。将PCA分析中的投影矩阵保存在观察到的协方差矩阵上。使用此投影矩阵来变换估计的协方差矩阵。

然后，我们针对估计的协方差矩阵相对于旋转观察到的协方差矩阵的两个最高方差绘制等值线。根据我们要绘制的图数，我们可以采用第二和第三最大方差等。我们从最大方差开始，因为我们要解释数据的尽可能多的变化。

我想您可以对相关性或协方差矩阵进行多维缩放。这不完全是结构方程建模，但它可能会突出相关性或协方差矩阵中的模式和结构。然后可以使用适当的模型将其形式化。

如果存在交互作用（或什至是其他方式），则可以使用软件ITALASSI v1.2（免费软件）来获取2D和3D视图