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A review of structural equation modeling and its use in library and information studies

机译：结构方程建模及其在图书馆和情报研究中的应用综述

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Structural equation modeling (SEM) is a family of multivariate statistical analysis techniques such as confirmatory factor analysis, observed variable path analysis, and latent variable path analysis (Sorbom, 2001). SEM is well accepted for testing research hypotheses in the social sciences including business, sociology, psychology, and education (Muller, 1996; Schumacker & Lomax, 2004). Thompson (2000) stated that it would be difficult to locate recent issues of social science journals in which some SEM applications were not reported (p. 227). In recent years, library and information science (LIS) journals have published articles that cite SEM as the research method. In general, however, this statistical method has had limited application in LIS research, possibly due to LIS researchers' unfamiliarity with it as a quantitative analytic tool. But interdisciplinary LIS studies may require researchers to use this technique to seek answers to questions that might contain multiple variables, for example, when assessing their service qualities, evaluating library service impact on user satisfaction, or justifying organizational needs for more financial resources.
机译：结构方程模型（SEM）是一系列多元统计分析技术，例如验证性因子分析，观测变量路径分析和潜变量路径分析（Sorbom，2001年）。 SEM在测试包括商业，社会学，心理学和教育学在内的社会科学中的研究假设时广为接受（Muller，1996; Schumacker＆Lomax，2004）。汤普森（Thompson，2000年）指出，很难找到社会科学期刊的近期刊物，在这些期刊中未报告某些SEM应用（第227页）。近年来，图书馆和信息科学（LIS）期刊发表了将SEM作为研究方法的文章。但是，一般来说，这种统计方法在LIS研究中的应用有限，这可能是由于LIS研究人员不熟悉它作为定量分析工具的原因。但是跨学科的LIS研究可能要求研究人员使用此技术来寻找可能包含多个变量的问题的答案，例如，在评估其服务质量，评估图书馆服务对用户满意度的影响或证明组织对更多财务资源的合理性时。

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