结构方程模式的原理与特性

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1、结构方程模式的原理与特性整体来说，SEM的基本原理若从其字面的涵义而言，涉及了结构化（structural）、假设方程式（hypothesizedequation）与模型分析（modeling）等数项基本内涵，以下，即以假设考验、结构化检验与模型分析等三个概念来说明SEM的基本原理。一、结构方程模式的基本原理（一）假设考验（hypothesis-testing）结构方程模式的第一个主要内涵，是统计学当中有关推论统计中的假设考验。假设考验可以说是推论统计最主要的内容，也是行为科学研究核心的观念。在SEM当中，

2、研究者为了验证自己所提出理论观点的适切性，提出一套理论性的建构，此时，不论是针对整体模型的适切性考验，或是个别变项间关系的参数估计，都是以假设考验的方式来检验之。在方法学上，所谓研究假设（hypothesis）是研究者对于所欲研究的对象之间关系的描述或暂时性的解答，有待研究者搜集实证资料来加以检验。例如，在线性关系（linearrelationship）当中，研究假设通常是在说明变项之间具有特定的关系。例如「成就动机的高低会影响学业的表现」，这一个研究假设在假设考验当中，若改以统计的术语来表示，则为「成就动

3、机与学业成绩之间具有相关」，或以来表示，代表成就动机与学业成绩两个概念之间的关系，研究者对于这两个概念之间具有特定关系的主张，称为对立假设（alternative hypothesis），以H1表示。他之所以称为「对立」假设，是因为他与另一个假设的立场是相对的，该假设是「成就动机与学业成绩之间没有相关」，可以来表示，此一假设称为虚无假设（nullhypothesis），以H0表示，因为他所陈述的是母群体之间不具有特别的关系，在假设考验上是为基本的参考点。H0与H1这两个假设构成了假设考验的两个对立条件，他们

4、之间具有完全互斥与对立的关系。如果统计的数据证明其中一个为真，另一个假设自动为伪，如果证明其中一个为伪，另一个假设即自动为真。在假设考验的程序当中，研究者只要根据特定的信心水准（或第一类型错误机率），订定一个门槛或关键值（cv;criticalvalue），来决定从样本所计算得到的样本统计量r要多大可视为，即可进行最后的统计决策，整个程序称为假设考验。在SEM当中，除了个别的参数可以进行个别的假设考验，来决定该参数的统计意义，通常一个SEM分析包含有多重的参数需要进行假设考验，因此在进行个别参数的考验之前，

5、应对整体的假设模型进行整体考验（overalltests），以避免多次假设考验所造成的第一类型错误机率的膨胀。不过如果要使SEM的整体研究具有相当的严谨度，除了避免过度使用假设考验、扩大样本等统计技术与研究方法层面的问题之外，更重要的是从研究假设的推导过程来着手，例如是否基于强而有力的理论基础，或是经过严谨的推理过程，得到某一个研究的假设，如此才能有效的提升研究的检定能力（power），得到理想的结果。（二）结构化验证（structural confirmatory）社会及行为科学研究的变项关系，通常并不是

6、单纯的一个变项的推论或两变项关系的讨论，而是涉及一组变项之间关系的讨论，这一组变项除了存在有数学的、表面上的关系外，可能还存有潜在的因果性（causality）或阶层性（hierarchy）。例如一项对于学业表现的研究，最常用的解释变项为智力，然而，研究者可能会考虑到除了智力因素外，学生先前学习经验（Exp.），亦会影响学生学习表现（GPA），而先前学习经验的影响，还可能基于成就动机（Ach）的中介作用，间接影响到学业成就，从上述概念中，可以得到如下之研究等式：方程式1.3与1.4除了说明GPA×IQ、GP

7、A×Exp与GPA×Ach等三组共变关系的存在，更重要的是在陈述智商、学习经验、成就动机与学业表现的影响作用的途径，也就是变项的结构性关系。如果研究者扩增研究变项，或调整变项之间的假设关系，共变关系的表示将更为复杂，结构关系的探讨更突显其重要性。此外，在测验发展的过程当中，一个心理测验内在结构的假设检定，也牵涉到结构化确认的观念，透过一连串的统计运算来计算其适切性。不论是因果关系的证明或量表内在结构的确认，均有赖于事前研究变项的性质与内容的厘清，并清楚描述变项的假设性关系，由研究者提出具体的结构性关系的假设

8、命题，寻求统计上的检证。尤其在社会与行为科学领域所探究的变项结构性关系，大多是由一群无法直接观察与测量的抽象命题（或称为构念）所组成，需获得严谨的统计数据来证明构念的存在，此点也是SEM的主要长处之一（Bollen,1989）。（三）模型比较分析（modelinganalysisandcomparison）SEM的第三个主要特征，是模块化分析的应用。利用先前所讨论的假设检定与结构化验证功能，结构方程模式可以将一系