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结构方程模型-AMOS的操作与应用1.结结构方程模型构方程模型n（StructuralEquationModeling,SEM)结结构构方程模型是社会科学研究中的一个非常好的方方程模型是社会科学研究中的一个非常好的方法。法。该该方法在方法在20世世纪纪80年代就已年代就已经经成熟，可成熟，可惜国内了解的人并不多。惜国内了解的人并不多。“在社会科学以及在社会科学以及经经济济、市、市场场、管理等研究、管理等研究领领域，有域，有时时需需处处理多个理多个原因、多个原因、多个结结果的关系，或者会碰到不可直接果的关系，或者会碰到不可直接观测观测的的变变量（即潜量（即潜变变量），量），这这些都是些都是传统传统的的统统计计方法不能很好解决的方法不能很好解决的问题问题。20世世纪纪80年代年代以来，以来，结结构方程模型迅速构方程模型迅速发发展，弥展，弥补补了了传统统传统统计计方法的不足，成方法的不足，成为为多元数据分析的重要工具。多元数据分析的重要工具。2.1473.2114.9725.6.7.结构方程简介n结构方程模式(Structural Equation Models，简称SEM)，早期称为线性结构方程模式(Linear Structural Relationships，简称LISREL)或称为共变量结构分析(Covariance Structure Analysis)。n主要目的在于考验潜在变项(Latent variables)与外显变项(Manifest variable,又称观察变项)之关系，此种关系犹如古典测验理论中真分数(true score)与实得分数(observed score)之关系。它结合了因素分析(factor analysis)与路径分析(path analysis)，包涵测量模式与结构模式。8.x1x2x3F1F1满满满满意意意意度度度度F2F2忠誠度忠誠度忠誠度忠誠度y1y2y3e ee e4 4L Lx1b bD De e5 5e e6 6e ee e测测量残差量残差外生外生观观察察变变量量因素因素负负荷量荷量外生潜在外生潜在变变量量结结构参数构参数内生潜在内生潜在变变量量因素負荷量因素負荷量内生内生观观察察变变量量结结构构模式模式测测量量(CFA)模式模式测测量残差量残差L Lx2L Lx3L Ly1L Ly2L Ly3测测量量(CFA)模式模式结构模式与测量模式9.线性相关、线性回归、结构方程模型 三种分析方法对比 n线性相关分析:线性相关分析指出两个随机变量之间的统计联系。两个变量地位平等，没有因变量和自变量之分。因此相关系数不能反映单指标与总体之间的因果关系。10.n线性回归分析:线性回归是比线性相关复杂的方法，它在模型中定义了因变量和自变量。但它只能提供变量间的直接效应而不能显示可能存在的间接效应，而且会因为共线性的原因，导致出现单项指标与总体出现负相关等无法解释的数据分析结果。11.n结构方程模型分析:结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中既包含有可观测的显在变量，也可能包含无法直接观测的潜在变量。结构方程模型可以替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法，清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系。12.学习SEM的通俗意义n运用结构方程模型进行的资料分析，会增加投稿到中心核心期刊、CSSCI、EI、SCI等期刊的录用率n研究生可以增加论文深度13.对结构方程的感性认识x1x2F F1 1F F3 3y1y2e e7 7L Lx1D D3 3e e9 9L Lx2L Ly1L Ly2x4x5y4y5e e1010L Lx3D D4 4e e1212L Lx4L Ly4L Ly5F F2 2F F4 4covcovb b4141b b4242b b4343b b3131x3x6y3y6e e1 1e e2 2e e3 3e e4 4e e5 5e e6 6e e8 8L Ly3L Ly6e e1111L Lx5L Lx614.15.16.17.可以处理SEM的软件AMOS LISREL EQS Mplus。18.nAMOS系Analysis of Moment Structure之简称，它与LISREL，EQS，PROC CALIS等均在处理SEM(structural equation modeling)的软件。AMOS最大的优势在于其路径图的图形使用者接口，免去如LISREL中界定八大参数矩阵的繁琐。AMOS采图解导向，操作简便是公认学习SEM的最佳软件。nAMOS具有AMOS Graphics与AMOS Basic两大运作模式，尤其前者对于径路图之绘制与输出最为便捷。19.變項與符號意義關係類型X YX YX Y1 Y2X YY1 Y2 Y3 Y1潛在變項觀察變項相關(共變)單向因果關係單向因果關係回溯因果關係non-recursive循環因果關係(feedback)又稱為因子(factor)可以是X或YX與Y為共變關係X對Y的直接效果X對Y1為直接效果X對Y2為問接效果Y1為中介變數X與Y互為直接效果,X與Y具有回饋循環效果Y1對Y2、Y2 對Y3、Y3對Y1均為直接效果，Y1、Y2、Y3 為間接循環效果20.SEM条件条件n数据符合常数据符合常态态、无、无遗遗漏漏值值及例外及例外值值(Bentler&Chou,1987)下，下，样样本比例最小本比例最小为为估估计计参数的参数的5倍，倍，10倍倍则则更更为为适当。适当。n当原始数据当原始数据违违反常反常态态性假性假设时设时，样样本比例本比例应应提提升升为为估估计计参数的参数的15倍。倍。n以以ML法法评评估，估，Loehlin(1992)建建议议样样本数至本数至少少为为100，200较为较为适当。适当。n当当样样本数本数为为400500时时，此法会，此法会变变得得过过于敏于敏感，而使得模式不适合。感，而使得模式不适合。21.n模型中潜在因素至少模型中潜在因素至少应为应为两个两个(Bollen,1989)n量表最好量表最好为为七点尺度七点尺度(Bollen,1989)n每个潜在构面至少要有三个每个潜在构面至少要有三个题题目，目，五五七七题为题为佳佳(Bollen,1989)n每一指每一指标标不得横跨到其它潜在因素上不得横跨到其它潜在因素上(Bollen,1989)n问问卷最好引用自知名学者，尽量不要自己卷最好引用自知名学者，尽量不要自己创创造造n理理论论架构要根据学者提出的理架构要根据学者提出的理论论作修正作修正n模型主要构面模型主要构面维维持在持在5个以内，不要超个以内，不要超过过7个个22.SEM过程23.n 模型测试24.成年人生活满意度研究25.n信度与效度分析26.构面构面组组成（合）信度成（合）信度n构念的组成信度(Composite Reliability,CR)(标准化因素负荷量)2/(标准化因素负荷量)2+(各测量变项的测量误差)(Jreskog and Srbom,1996)。nCR值是其所有测量变项信度的组成，表示构念指标的内部一致性，信度愈高显示这些指针的内部一致性愈高，0.7是可接受的门坎(Hair,1997),Fornell and Larcker(1981)建议值为0.6以上。27.变变异数萃取量异数萃取量（平均方差抽取量）（平均方差抽取量）n平均平均变变异数萃取量异数萃取量(AVE)=(因素因素负负荷量荷量2)/(因素因素负负荷量荷量)2+(各各测测量量变项变项的的测测量量误误差差)(Jreskog and Srbom,1996)nAVE是是计计算潜在算潜在变项变项之各之各测测量量变变量量对该对该潜在潜在变变项项的的变变异解异解释释力，若力，若AVE愈高，愈高，则则表示潜在表示潜在变变项项有愈高的信度与收有愈高的信度与收敛敛效度。效度。Fornell and Larcker(1981)建建议议其其标标准准值须值须大于大于0.5。28.n 模型适配度29.Model2/dfNFI/IFIGFIAGFICFIRMSEA建议值0.90.90.90.90.0830.n模型修正31.n要修改模型，一般参考结构方程分析软件输出结果中的模型修正指数(MI)(Modification Indices)。修正指数中拟合的改进是用卡方统计量的减少来测量，它能发现使卡方拟合指数减少的有意义的信息修正指标。模型修改时，原则上每次只修改一个参数。32.33.范例演示34.