结构方程模型资料

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1、结构方程模型资料—、为什么使用SEM?1、回归分析有几方面的限制：(1)不允许有多个因变量或输出变量(2)屮阆变量不能包含在与预测因子一样的单一模型屮(3)预测因了假设为没有测量误差(4)预测因了间的多重共线性会妨碍结來解释(5)结构方程模型不受这些方面的限制2、SEM的优点：(1)SEM程序同时提供总体模型检验和独立参数估计检验；(2)回归系数，均值和方差同吋被比较，即使多个组间交叉；(3)验证性因子分析模型能净化误差，使得潸变量间的关联估计较少地被测量误差污染；(4)拟合非标准模型的能力，包括

2、灵活处理追踪数据，带0相关误差结构的数据库(时间序列分析)，和带非止态分布变量和缺失数据的数据库。3、结构方程模型最为显著的两个特点是：(1)评价多维的和和互关联的关系；(2)能够发现这些关系中没冇察觉到的概念关系，而且能够在评价的过程中解释测量误差。同时具有联系信息技术吸纳能力：SEM能够反映模邶屮要素之间的相互影响；吸纳能力概念作为一个重耍的模型耍素，难以直接度景，结构方程模型技术能够更为充分地体现其蕴含的要素信息和影响作用。二、SEM的基本思想与方法SEM是基于变量的协方差矩阵來分析变量之间

3、关系的一种统计方法，实际上是一般线性模型的拓展，乜拈因子模型与结构模型，体现了传统路径分析与因子分析的完美结合。SEM—般使用最人似然法估计模型(Maxi-Likeliheod，ML)分析结构方程的路径系数等估计值，因为ML法使得研究者能够基于数裾分析的结果对模型进行修正。1、SEM术语(1)观测变量可直接测量的变量，通常是指标(2)潜变量潜变量亦称隐变量，是无法直接观测并测量的变量。潜变量需要通过设计若干指标间接加以测量。(3)外生变量是指那些在模型或系统中，只起解释变量作用的变量。它们在模型或

4、系统中，只影响其他变量，而不受其他变量的影响。在路径图中，只有指向其他变量的箭头，没冇箭头指h'd它的变量均为外生变量。(1)内生变量是指那些在模型或系统屮，受模型或系统屮其它变景包括外生变量和内生变量影响的变量，即在路社图屮，奋箭头指向它的变量。它们也可以影响其它变量。2、结构方程模型示意图4^27Tp"g3^

5、了’4卜。4观测变量通常用K：方形或方形表示，外生观测变量用x表示，内生观测变量用y表示。潜变量用椭IS）或圆形表示，外生潜变量通常用《表示，内生潜变量通常用n表示。8外生观测变量X的误

6、差；e内生观测变量y的误差。3、结构方程结构方程模型通常包括三个矩阵方程式：y—A.yrj4-gx=AJ+ST}—Rrj-hrAx—外生观测变量与外生潜变量直接的关系，是外生观测变量在外生潜变量上的因子载荷矩阵；Ay—内生观测变量与内生潜变量之间的关系，是A生观测变量在内生潜变量上的因子载荷矩阵；B—路径系数，表示内生潜变量间的关系；r一路径系数，表示外生潜变量对内生潜变量的影响；6—结构方程的残差项，反映了”在方程中未能被解释的部分。三、结构方程模型的四大步骤1、模型构建构建研究模型，具体包括：

7、观测变量（指标）与潜变暈（因子）的关系，各潜变量之间的相互关系等2、模型拟合对模型求解，其中主要是模型参数的佔计，求得参数使模型隐含的协方差距阵与样本协方差距阵的“差距”最小3、模型评价检查1)路径系数/载荷系数的显著性；2)各参数与预设模型的关系是否合理；3)3)芥拟合指数是否通过4、模型修正模型扩展(使用修I卜:指数)或模型限制(使用临界比率)0!1、数据准备样本量:一般认为样本数最少应在100以上适合使用最大似然估计(MLE)来估计结构方程(侯杰泰，2004),但样木数过大(如超过400到5

8、00时)，MLE会变得过度敏感，容易使所宥的拟合度指标检验都出现拟合不佳的结果(侯杰泰，2004)。缺失数据处理：列删除法、配对删除法、插补法2、一般应用SEM的论文中的数据分析(1).信度、效度检验信度Cronbach’s>0.7效度验证性因子分析(2).评估模型拟合度即估算每一个因子的载荷量标准化因子载荷，反映了观测变量影响潜在变量的部分差异，用于表示观测变量与潜变量之间的相对重要程度。检齊每一个单一因了的测量模型对问卷数据的拟合度检查整个模型对问卷数据的拟合度估算潜变量之间的关系五、SEM的

9、主要拟合度指标1、基本拟合标准基本拟合标准是用来检验模型的误差以及误输入等问题。主要包括：(1)不能有负的测量误差；(2)测量误差必须达到显著性水平；(3)因子载荷必须介于0.5-0.95之间；(4)不能有很大的标准误差。2、模型内在结构拟合度模型的内在结构拟合度足用来评价模型内估计参数的显著程度、各指标及潜在变量的信度。主要包括：(1)潜变量的组成信度(CR)，0.7以上表明组成信度较好；潜变量的CR值是其所有观测变量的信度的组合，该指标用来分析潜变量的各观测变量间的一致性(2)