摩纳哥（La Principauté de Monaco）是世界上最小的国家之一，国土面积2.02平方公里，还没有北京的颐和园大，总人口约38600人。全境北、西、东三面被法国包围，南面濒临地中海。首都是摩纳哥城，在山上。山下是另一个城市，叫做蒙特卡洛。蒙特卡洛是F1一级方程式锦标赛的世界四大知名赛道之一，也是最短的一条。摩纳哥主要景点：摩纳哥亲王宫（PALAIS DES PRINCES DE MONACO） ，摩纳哥大教堂（CATHEDRALE DE MONACO ），摩纳哥海洋博物馆（MUSEE OCEANOGRAPHIQUE），蒙地卡罗赌场（CASINO DE MONTE-CARLO ）。

【Stata专栏】使用 Monte Carlo 模拟计算功效，第 5 部分：结构方程模型

导读
在前四篇系列文章中，我们向您展示了如何使用 Monte Carlo 模拟计算 t 检验的功效，如何将您的模拟集成到 Stata 的 power 命令中，以及如何对线性和逻辑回归模型以及多层次模型进行此操作。这篇文章，我们将向您展示如何使用模拟来估计结构方程模型 (SEM) 的功效。

我们的目标是编写一个程序，计算给定 SEM 在不同样本大小下的功率。我们将遵循与前两篇文章相同的一般程序，但我们模拟数据的方式略有不同。我们将从给定的协方差矩阵中同时模拟所有变量，而不是单独模拟指定模型的每个变量。如果您的 SEM 具有均值结构，例如组内分析或增长曲线分析，则每个变量的均值也可用于模拟数据。

有三种方法可以获得协方差矩阵来模拟SEM数据：

1. 使用发表在论文或其他来源中的协方差矩阵。

2. 使用网状作用模型 (RAM) 使用预期参数估计推导出模型隐含的协方差矩阵。

3. 在 Stata 中对您自己的试点研究数据或其他数据源执行 sem 分析后，提取模型隐含的协方差矩阵。

RAM 方法将在本文末尾演示。下面将演示使用 sem 命令后提取模型隐含的协方差的过程。无论您选择哪种方法来获取协方差矩阵以进行模拟，我们过程的其余部分都将与前两篇文章中的相同。我们将通过以下步骤进行：

1.获取或推导与备选假设下的假设模型相对应的协方差矩阵(和均值，如果适用)。

2.模拟单个数据集并拟合模型。

3.编写一个程序来创建数据集，拟合模型并使用 simulate 来测试程序。

4.编写一个名为 power_cmd_simsem 的程序，允许您使用 power 运行模拟。

5.可选项:编写一个名为 power_cmd_simsem_init 的程序，以便您可以查看模型在不同样本大小下模型的收敛速度。

我们正在计划一项新的研究来评估年龄和性别对健康的相互影响。我们可以使用 NHANES 数据集获得一个合理的协方差矩阵，从中我们可以模拟新数据。我们将健康定义为通过测量收缩压（bpsystol）、舒张压（bpdiast）、血清胆固醇（tcresult）和血清甘油三酯（tgresult）的潜在变量。具体来说，我们希望拟合以下模型:https://t.cn/A6XR0SgY

本季为蒙扎意乙出场42次（含杯赛一场）3810分钟丢45球零封15场获得买断的本土门将迪格雷戈里奥（Michele Di Gregorio，97.07.27）的经纪人贝洛尼（Carlo Alberto Belloni）：我从来没有怀疑过他。10年前，当我开始担任经纪人时，他是我签下的第一位球员。一个下午就让我足以了解他的所有潜力,当时他只有14岁，只是一个小孩子，但他会全身心投入到每一次扑救中去，那种充满活力的样子震撼到了我，我立即签下了他。
我很自豪能陪伴他一步一步地攀登。在我们第一次见面十年后，我们抵达了意甲。随着蒙扎升级到意甲，他的买断条款被激活，蒙扎还可能与他续约，目前他与俱乐部的合同2025年到期。我们和国米说再见了，他们高度重视他，谁知道几年后是否会再度牵手呢？
他所效力的球队已经连续两个赛季在联赛名列前茅，从意丙到意乙，雷纳特、诺瓦拉、波尔代诺内到这两年的蒙扎。我们总是作出最佳选择，首先考虑俱乐部的实力、财力和赢得冠军的可能，他曾与迪马尔科和博纳佐利这样的球员一道为国米青训梯队赢得冠军，但职业首站我们选择去了意丙的雷纳特。
与贝卢斯科尼和加利亚尼合作对我和米凯莱来说都是一种荣幸，他们可是载入世界足球史册的人。两个天生的赢家，自从他们到蒙扎以来，他们总是告诉我们“走，让我们冲入意甲”，他们对此深信不疑。