结构方程模型应用陷阱分析

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1、结构方程模型应用陷阱分析14结构方程模型应用陷阱分析14结构方程模型应用陷阱分析14结构方程模型应用陷阱分析14结构方程模型应用陷阱分析14结构方程模型应用陷阱分析14结构方程模型应用陷阱分析14结构方程模型应用陷阱分析14　数理统计与管理2007年　3月Mar1,2007　　　　　　　　　　ApplicationofStatisticsandManagement第27卷　第2期Vol127　No12　　文章编号:1002-1566(2007)02-0268-05结构方程模型应用陷阱分析刘军　富萍萍12(11中国人民大学商学院,北京,100872　21

2、)摘要:,但部分应用。本文通过结合实证研究(问题的分析揭示结构方程模型的原理,以期帮助应用者避免应用陷阱、。关健词:结构方程模型,应用,实证研究中图分类号:O212文献标识码:AAnalysesofApplicationTrapsofSEMLIUJun,FUPingΟping12(1.SchoolofBusiness,RenminUniversity,Beijing,100872,China　2.DepartmentofManagement,ChineseUniversityofHongKong,HongKongSAR)Abstract:Structu

3、ralEquationModel(SEM),anadvancedstatisticaltool,hasbeenwidelyemployedbyresearchersinPsychology/Managementfieldtoanalyzedata.Duetothelimitedcomprehensionofthemechanismsofthemethod,researchersarelikelytomakemistakeswhenusingSEMtoanalyzetheirdata.Theaimofthepaperistohelpenhancerese

4、archers’understandingofthestatisticalmethodbyanalyzingsomecommonerrorsintheapplication.Itisalsobe2lievedthatthepaperwillhelpimprovethequalityofempiricalstudiesconductedbyChineseresearchers.Keywords:SEM,application,empiricalstudy.014　引言结构方程模型(StructuralEquationModel,SEM)集合多种传统统计分

5、析方法的优点,已成为适用广泛的分析方法,在心理学、社会学、教育学及管理学等领域内均有应用。近年来在管理学领域内国际学术杂志上发表的实证研究文章中,应用结构方程模型分析数据的约占发表总数的40%。从某种意义上讲,这种数据分析方法是一种值得应用,而且是被学术界所推崇的方法。概括地说,SEM有如下优点:首先,这种方法用方差———协方差矩阵(variance-co2variancematrix)估计参数,考量的是多变量之间的真实关系,与传统的线性回归模型相比较,这种方法所估计的参数更加准确而无需特别考虑控制变量。其次,这种方法有效地将测量误差排除在我们所关心的

6、关系方程之外,而不是像回归方程那样将测量误差囊括到方程内部。再有,这种方法功能相对强大,能同时处理多个因变量,或者既是因变量又是自变量的潜变量(latentvariable)[1];还能同时估计指标信度(reliability)和效度(validity)[2]。最后,这种方法的优越性还在于:在考虑潜在变量时,无需考虑强制赋值,而用平均值或用因素分析(FactorAn14al2收稿日期:2005年10月04日　　　　刘军,富萍萍:结构方程模型应用陷阱分析ysis)中的因子得分(factorscore)都人为曲解了潜变量的取值及其变数(variation)

7、。269随着我国心理学和管理学的迅速发展,越来越多的研究者开始学习、应用结构方程模型作为数据分析手段,这种趋势是非常好的。虽然形式上应用结构方程模型不是一件困难的事(LISREL,AMOS,EQS,SAS等软件包都可以应用,从应用界面友好程度来看,AMOS最容易为初学者掌握),但由于结构方程模型的理论原理较其他传统的方法复杂,所以应用这种方法的同时也非常容易犯错误而不自知。在应用结构方程模型之前,,才能有意识地避免一些常见错误,与审阅管理学领域内的一些国际会议文章,的应用错误,。本文欲通过对一些常见错误(问题),并籍此帮助。1　结构方程模型及常见应用问

8、题分析结构方程模型一般分两个部分:因素分析部分和结构方程部分。因素分析部分是结构方程的外围,用