结构方程模型应用的几个问题

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4、念测量误差的同时，建立变量间的关系，特别是因果关系，这是过去所有相关范式研究难于达到的技术高度。从统计思路上，它的优点是：（１）区分观察变量和潜在变量，进而通过观测外在表现推测潜在概念；（２）将路径分析中单一外显变量用潜在变量代替，考虑变量的测量误差，更加符合客观实际，使研究结果更精确；（３）既能研究变量间直接影响，也能研究变量间的间接影响和总效应，表达中介变量的作用【ｌＪ。目前，ＳＥＭ在教育、社会和行为科学研究中应用日趋重要和普遍。ＳＥＭ技术思想预示在医学卫生领域有广阔的应用前景旺］。然而，研

5、究者初用时容易产生疑问甚至产生误解，主要表现在对模型所得结果解释不合理，如模型的修正，拟合指数的选择，因果关系的验证等。诸如此类问题，本文综合近年有关文献，分析及探讨应用ＳＥＭ的一些问题和误解。１．建立模型与数据拟合ＳＥＭ是用来检验观察变量和潜在变量、潜在变量和潜在变量之间关系的一种多元统计方法。刘大维【３Ｊ把ＳＥＭ总结为：两类变量（观察变量和潜在变量）、两个模型（测量模型和结构模型）、两种路径（潜在变量和观察变量之间的路径，潜在变量之间的路径）。ＳＥＭ基本思路是：首先根据先前的理论和已有知识，

6、经过推论和假设形成一个关于一组变量之间的相互关系模型，然后经过测量，获得一组观测变量数据和基于此数据而形成的协方差矩阵（或相关矩阵）Ｓ，再由样本数据对所设定的模型进行参数估计，找出模型成立时变量间的协方差矩阵（或相关矩阵）Ｅ，ＳＥＭ就是要将ｓ与Ｅ拟合性进行检验，如果假设模型能拟合样本数据，说明模型成立；否则就要修正，如果修正之后仍然不符合拟合指标的要求，就要否定假设模型【４，５】。为了便于理解，下面举例说明。试以“社会支持、自我效能对大学生锻炼行为的影响”的例子说明（图１）。图中社会支持、自我效

7、能和锻炼行为为三个潜在变量。社会支持由三个观察变量（家庭、同学、朋友）测量，自我效能由三个分量表结果万　方数据推论，而锻炼行为则以五个变化阶段结果推论。用实验方法是很难对社会支持和自我效能进行操作，以确定它们对锻炼行为的影响。常用的研究方法是选择一个学生样本，对这三个变量进行测量，然后用相关法或回归分析、或路径分析方法，确定社会支持、自我效能与锻炼行为的关系，这就无法考察测量误差和作因果性推论【１］。如果用结构方程模型的方法来处理数据，则可以建立多种假设模型（图１为研究假设的一种模型），并考虑测

8、量误差（潜在变量不直接地参加运算，而是通过各个观察变量估计测量误差），从而比较各模型对客观数据符合的程度，进而确定三个潜在变量之间的关系。图ｌ结构方程模型当计算所得的Ｅ和ｓ相差甚大时，表示研究者所设定的模型不符合数据所显示变量间内在的关系，亦即数据资料否定研究者所规划的模型。反之当Ｅ和Ｓ差异甚小时，表示研究者所设定的模型不抵触数据所揭示的关系，亦即数据资料不排斥模型。因此，与所有的推论性统计分析一样，数据与模型拟合仅仅说明数据不排斥模型，而不是说数据可以确认模型或证明假设。研究者不能因为使用ＳＥ