《结构方程模式》PPT课件

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1、Basicconceptsofstructuralequationmodeling結構方程模式StructuralEquationModeling1十問結構方程模式（SEM）SEM為何？SEM的重要性為何？SEM的發生起源為何？SEM的作用為何？SEM的特性為何？SEM的統計方法原理為何？SEM的典型內容為何？SEM的操作程序為何？SEM的技術原理為何？SEM的分析工具為何？2WhatisSEM?SEM是StructuralEquationModeling的縮寫SEM又稱為causalmodeling,causalanalysis,simult

2、aneousequationmodeling,analysisofcovariancestructures,pathanalysis,confirmatoryfactoranalysisSEM是一種統計方法學(statisticalmethodology)(Byrne,1994)SEM是統計技術SEM是方法學SEM一次量化技術的大整合，也是量化方法的典範大革命3SpecialtyofSEMLatentvariablesMeasurementerrorTheorytestingMultivariatestatisticalanalysisContr

3、ollingfortheerrorsduetostatisticaldecision-making4HistoricalrootsofSEM心理計量根源Galton（relationshipinquantitativestudy）Spearman:因素分析（factoranalysis）Thurston:最簡化結構（simplestructure）Jöreskog與Lawley:最大概率模式（maximumlikelihood）生物與經濟計量根源Wright:pathanalysisHaavelmo:聯立方程式分析（simultaneousequ

4、ation）5ApplicationsofSEMConfirmatoryfactoranalysis(M1)Pathanalysis(M2)Structuralregressionanalysis(M3)Time-dependent/longitudinaldata(M4)Recursiveandnon-recursivemodelsforcross-sectionaldataCovariancestructuremodelsMulti-sampleanalysisMulti-levelanalysis6FourBasicModelofSEMIC

5、FAmodel7FourBasicModelofSEMIIPathAnalysismodel8FourBasicModelofSEMIIIStructuralRegressionmodel9FourBasicModelofSEMIVLatentChangemodel10FeaturesofSEMSEM具有理論先驗性SEM同時兼具觀察變項與潛在變項SEM以共變數的運用為核心，亦可處理平均數估計與比較SEM包含了許多不同的統計技術SEM適用於大樣本之分析SEM對統計顯著性考驗的需求較低11MethodologicalConceptsofSEM一、假設

6、考驗(hypothesis-testing)研究者為了驗證自己所提出理論模式的適切性，提出理論性的建構，而以假設考驗的方式來檢驗之。二、結構化驗證(structuralconfirmatory)一組變項之間潛在的因果性（causality）或階層性（hierarchy）結構關係的探討三、模型比較分析（modelinganalysis&comparison）將一系列的研究假設同時結構成一個有意義的假設模型，然後經由統計的程序對於此一模型進行檢證。12ModelingofSEMBasicelements:觀察變項(observedvariable)o

7、r測量變項(measuredvariable)潛在變項(latentvariable)Modelspecification測量模式(measurementmodel)指實際觀察值與其背後的潛在特質的相互關係結構模式(structuralmodel)顯示潛在變項之間的關係EffectsDirecteffectIndirecteffectTotaleffect13ProceduresofSEM14技術原理：參數估計Matrix15ParametersinSEMFixedparametersassignedspecificvalues(usually

8、0or1)Constrainedparametersunknownbutequaltoafunctionofoneormoreother