結(jié)構(gòu)方程模型在實(shí)證分析中的應(yīng)用

1、管學(xué)院理 精選ppt結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)(SEM)在實(shí)證分析中的應(yīng)用在實(shí)證分析中的應(yīng)用 精選ppt回歸分析有幾方面的限制：回歸分析有幾方面的限制： 不允許有多個因變量或輸出變量不允許有多個因變量或輸出變量 中間變量不能包含在與預(yù)測因子一樣的單一模型中中間變量不能包含在與預(yù)測因子一樣的單一模型中 預(yù)測因子假設(shè)為沒有測量誤差預(yù)測因子假設(shè)為沒有測量誤差 預(yù)測因子間的多重共線性會妨礙結(jié)果解釋預(yù)測因子間的多重共線性會妨礙結(jié)果解釋結(jié)構(gòu)方程模型不受這些方面的限制結(jié)構(gòu)方程模型不受這些方面的限制為什么使用為什么使用SEM?SEM?精選ppt為什么使用為什么使用SEM?SEM?SEMSEM的優(yōu)點(diǎn)：的

2、優(yōu)點(diǎn)： SEMSEM程序同時提供總體模型檢驗(yàn)和獨(dú)立參數(shù)估計(jì)檢驗(yàn)；程序同時提供總體模型檢驗(yàn)和獨(dú)立參數(shù)估計(jì)檢驗(yàn)；回歸系數(shù)，均值和方差同時被比較，即使多個組間交叉；回歸系數(shù)，均值和方差同時被比較，即使多個組間交叉； 驗(yàn)證性因子分析模型能凈化誤差，使得潛變量間的關(guān)聯(lián)估計(jì)驗(yàn)證性因子分析模型能凈化誤差，使得潛變量間的關(guān)聯(lián)估計(jì)較少地被測量誤差污染；較少地被測量誤差污染；擬合非標(biāo)準(zhǔn)模型的能力，包括靈活處理追蹤數(shù)據(jù)，帶自相關(guān)擬合非標(biāo)準(zhǔn)模型的能力，包括靈活處理追蹤數(shù)據(jù)，帶自相關(guān)誤差結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫（時間序列分析），和帶非正態(tài)分布變量誤差結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫（時間序列分析），和帶非正態(tài)分布變量和缺失數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。和缺失數(shù)據(jù)的數(shù)

3、據(jù)庫。 精選精選ppt為什么使用為什么使用SEM?SEM?結(jié)構(gòu)方程模型最為顯著的兩個特點(diǎn)是：結(jié)構(gòu)方程模型最為顯著的兩個特點(diǎn)是：（1 1）評價多維的和相互關(guān)聯(lián)的關(guān)系；）評價多維的和相互關(guān)聯(lián)的關(guān)系；（2 2）能夠發(fā)現(xiàn)這些關(guān)系中沒有察覺到的概念關(guān)系，而且能夠）能夠發(fā)現(xiàn)這些關(guān)系中沒有察覺到的概念關(guān)系，而且能夠在評價的過程中解釋測量誤差。在評價的過程中解釋測量誤差。聯(lián)系信息技術(shù)吸納能力：聯(lián)系信息技術(shù)吸納能力： SEMSEM能夠反映模型中要素之間的相互影響；能夠反映模型中要素之間的相互影響； 吸納能力概念作為一個重要的模型要素，難以直接度量，吸納能力概念作為一個重要的模型要素，難以直接度量，結(jié)構(gòu)方程模型技

4、術(shù)能夠更為充分地體現(xiàn)其蘊(yùn)含的要素信息結(jié)構(gòu)方程模型技術(shù)能夠更為充分地體現(xiàn)其蘊(yùn)含的要素信息和影響作用。和影響作用。精選pptSEMSEM的基本思想與方法的基本思想與方法 SEMSEM是基于變量的協(xié)方差矩陣來分析變量之間關(guān)系的一種統(tǒng)是基于變量的協(xié)方差矩陣來分析變量之間關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法，實(shí)際上是一般線性模型的拓展，包括因素模型與計(jì)方法，實(shí)際上是一般線性模型的拓展，包括因素模型與結(jié)構(gòu)模型，體現(xiàn)了傳統(tǒng)路徑分析與因素分析的完美結(jié)合。結(jié)構(gòu)模型，體現(xiàn)了傳統(tǒng)路徑分析與因素分析的完美結(jié)合。 樣本協(xié)方差矩陣樣本協(xié)方差矩陣模型模型模型協(xié)方差矩陣模型協(xié)方差矩陣 SEM SEM一般使用最大似然法估計(jì)模型一般使用最大似然法

5、估計(jì)模型(Maxi-Likeliheod(Maxi-Likeliheod，ML) ML) 分析結(jié)構(gòu)方程的路徑系數(shù)等估計(jì)值，因?yàn)榉治鼋Y(jié)構(gòu)方程的路徑系數(shù)等估計(jì)值，因?yàn)镸LML法使得研究者能法使得研究者能夠基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果對模型進(jìn)行修正。夠基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果對模型進(jìn)行修正。 可用于可用于SEMSEM分析的軟件：分析的軟件： 目前比較流行的是目前比較流行的是LISRELLISREL、 AMOSAMOS 、EQSEQS和和CALISCALIS等。等。 精選pptSEMSEM術(shù)語術(shù)語觀測變量觀測變量 可直接測量的變量，通常是指標(biāo)可直接測量的變量，通常是指標(biāo)潛變量潛變量 潛變量亦稱隱變量，是無法直接觀測并

6、測量的變量。潛變量需潛變量亦稱隱變量，是無法直接觀測并測量的變量。潛變量需要通過設(shè)計(jì)若干指標(biāo)間接加以測量。要通過設(shè)計(jì)若干指標(biāo)間接加以測量。外生變量外生變量 是指那些在模型或系統(tǒng)中，只起解釋變量作用的變量。它們是指那些在模型或系統(tǒng)中，只起解釋變量作用的變量。它們在模型或系統(tǒng)中，只影響其他變量，而不受其他變量的影響。在路徑在模型或系統(tǒng)中，只影響其他變量，而不受其他變量的影響。在路徑圖中，只有指向其他變量的箭頭，沒有箭頭指向它的變量均為外生變圖中，只有指向其他變量的箭頭，沒有箭頭指向它的變量均為外生變量。量。內(nèi)生變量內(nèi)生變量 是指那些在模型或系統(tǒng)中，受模型或系統(tǒng)中其它變量包括外是指那些在模型或系統(tǒng)中

7、，受模型或系統(tǒng)中其它變量包括外生變量和內(nèi)生變量影響的變量，即在路徑圖中，有箭頭指向它的變量。生變量和內(nèi)生變量影響的變量，即在路徑圖中，有箭頭指向它的變量。它們也可以影響其它變量。它們也可以影響其它變量。精選ppt結(jié)構(gòu)方程模型示意圖結(jié)構(gòu)方程模型示意圖觀測變量通常用長方形或方形表示觀測變量通常用長方形或方形表示, ,外生觀測變量用外生觀測變量用x x表示，內(nèi)生觀表示，內(nèi)生觀測變量用測變量用y y表示。表示。潛變量用橢圓或圓形表示，外生潛變量通常用潛變量用橢圓或圓形表示，外生潛變量通常用表示，內(nèi)生潛變量表示，內(nèi)生潛變量通常用通常用表示。表示。外生觀測變量外生觀測變量x x的誤差；的誤差；內(nèi)生觀測變量

8、內(nèi)生觀測變量y y的誤差。的誤差。精選ppt結(jié)構(gòu)方程結(jié)構(gòu)方程結(jié)構(gòu)方程模型通常包括三個矩陣方程式結(jié)構(gòu)方程模型通常包括三個矩陣方程式: : x外生觀測變量與外生潛變量直接的關(guān)系，是外生觀測變量在外生外生觀測變量與外生潛變量直接的關(guān)系，是外生觀測變量在外生潛變量上的因子載荷矩陣；潛變量上的因子載荷矩陣；y內(nèi)生觀測變量與內(nèi)生潛變量之間的關(guān)系，是內(nèi)生觀測變量在內(nèi)生內(nèi)生觀測變量與內(nèi)生潛變量之間的關(guān)系，是內(nèi)生觀測變量在內(nèi)生潛變量上的因子載荷矩陣；潛變量上的因子載荷矩陣；路徑系數(shù)，表示內(nèi)生潛變量間的關(guān)系；路徑系數(shù)，表示內(nèi)生潛變量間的關(guān)系；路徑系數(shù)，表示外生潛變量對內(nèi)生潛變量的影響；路徑系數(shù)，表示外生潛變量對內(nèi)

9、生潛變量的影響；結(jié)構(gòu)方程的殘差項(xiàng)，反映了結(jié)構(gòu)方程的殘差項(xiàng)，反映了”在方程中未能被解釋的部分。在方程中未能被解釋的部分。測量模型測量模型結(jié)構(gòu)模型結(jié)構(gòu)模型精選ppt結(jié)構(gòu)方程模型的四大步驟結(jié)構(gòu)方程模型的四大步驟 構(gòu)建研究模型，具體包括：觀測變量構(gòu)建研究模型，具體包括：觀測變量（指標(biāo)）與潛變量（因子）的關(guān)系，各（指標(biāo)）與潛變量（因子）的關(guān)系，各潛變量之間的相互關(guān)系等潛變量之間的相互關(guān)系等對模型求解，其中主要是模型參數(shù)的估對模型求解，其中主要是模型參數(shù)的估計(jì)，求得參數(shù)使模型隱含的協(xié)方差距陣計(jì)，求得參數(shù)使模型隱含的協(xié)方差距陣與樣本協(xié)方差距陣的與樣本協(xié)方差距陣的“差距差距”最小最小檢查檢查1）路徑系數(shù)）路徑

10、系數(shù)/載荷系數(shù)的顯著性；載荷系數(shù)的顯著性；2）各參數(shù)與預(yù)設(shè)模型的關(guān)系是否合理；各參數(shù)與預(yù)設(shè)模型的關(guān)系是否合理；3）各擬合指數(shù)是否通過各擬合指數(shù)是否通過模型擴(kuò)展（使用修正指數(shù)）或模型限制模型擴(kuò)展（使用修正指數(shù)）或模型限制（使用臨界比率（使用臨界比率模型構(gòu)建模型構(gòu)建模型擬合模型擬合模型評價模型評價模型修正模型修正精選ppt一個例子一個例子 消費(fèi)者網(wǎng)上信任模型消費(fèi)者網(wǎng)上信任模型商家信譽(yù)商家信譽(yù)網(wǎng)站有用性網(wǎng)站有用性網(wǎng)站安全網(wǎng)站安全信任傾向信任傾向消費(fèi)者對網(wǎng)上消費(fèi)者對網(wǎng)上商店的信任商店的信任購買商品購買商品的動機(jī)的動機(jī)精選pptRep1Rep1Rep2Rep2Rep3Rep3Use1Use1Use2Us

11、e2Use3Use3Sec1Sec1Sec2Sec2Sec3Sec3Pro1Pro1Pro2Pro2Pro3Pro3商家信譽(yù)商家信譽(yù)網(wǎng)站有用性網(wǎng)站有用性網(wǎng)站安全網(wǎng)站安全信任傾向信任傾向消費(fèi)者對網(wǎng)上消費(fèi)者對網(wǎng)上商店的信任商店的信任購買商品購買商品的動機(jī)的動機(jī)Rep1Rep1Rep2Rep2Rep3Rep3Rep1Rep1Rep2Rep2Rep3Rep3一個例子一個例子SEM構(gòu)建構(gòu)建精選ppt數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 樣本量：一般認(rèn)為樣本數(shù)最少應(yīng)在樣本量：一般認(rèn)為樣本數(shù)最少應(yīng)在100100以上才適合使以上才適合使用最大似然估計(jì)法（用最大似然估計(jì)法（MLEMLE）來估計(jì)結(jié)構(gòu)方程（侯杰泰，）來估計(jì)結(jié)構(gòu)方程（侯

12、杰泰，20042004），但樣本數(shù)過大（如超過），但樣本數(shù)過大（如超過400400到到500500時），時），MLEMLE會變得過度敏感，容易使所有的擬合度指標(biāo)檢驗(yàn)都會變得過度敏感，容易使所有的擬合度指標(biāo)檢驗(yàn)都出現(xiàn)擬合不佳的結(jié)果（侯杰泰，出現(xiàn)擬合不佳的結(jié)果（侯杰泰，20042004）。）。 缺失數(shù)據(jù)處理：列刪除法、配對刪除法、插補(bǔ)法缺失數(shù)據(jù)處理：列刪除法、配對刪除法、插補(bǔ)法精選ppt一般應(yīng)用一般應(yīng)用SEMSEM的論文中的數(shù)據(jù)分析的論文中的數(shù)據(jù)分析1.1.信度、效度檢驗(yàn)信度、效度檢驗(yàn) 信度信度 Cronbachs 0.7Cronbachs 0.7 效度效度 驗(yàn)證性因子分析驗(yàn)證性因子分析2. 2.

13、 評估模型擬合度評估模型擬合度精選ppt一般論文的一般論文的SEMSEM評價包括如下步驟：評價包括如下步驟： 估算每一個因子的載荷量估算每一個因子的載荷量 標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷，反映了觀測變量影響潛在變量的部標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷，反映了觀測變量影響潛在變量的部分差異，用于表示觀測變量與潛變量之間的相對重要分差異，用于表示觀測變量與潛變量之間的相對重要程度。程度。 檢查每一個單一因子的測量模型對問卷數(shù)據(jù)的擬合度檢查每一個單一因子的測量模型對問卷數(shù)據(jù)的擬合度 檢查整個模型對問卷數(shù)據(jù)的擬合度檢查整個模型對問卷數(shù)據(jù)的擬合度 估算潛變量之間的關(guān)系估算潛變量之間的關(guān)系 精選pptSEMSEM的主要擬合度指標(biāo)的主要擬合

14、度指標(biāo) 1 1基本擬合標(biāo)準(zhǔn)基本擬合標(biāo)準(zhǔn)2 2模型內(nèi)在結(jié)構(gòu)擬合度模型內(nèi)在結(jié)構(gòu)擬合度3 3整體模型擬合度整體模型擬合度精選ppt基本擬合標(biāo)準(zhǔn)基本擬合標(biāo)準(zhǔn) 基本擬合標(biāo)準(zhǔn)是用來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷恼`差以及誤輸入等問題?；緮M合標(biāo)準(zhǔn)是用來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷恼`差以及誤輸入等問題。 主要包括：主要包括： （1 1）不能有負(fù)的測量誤差；）不能有負(fù)的測量誤差； （2 2）測量誤差必須達(dá)到顯著性水平；）測量誤差必須達(dá)到顯著性水平； （3 3）因子載荷必須介于）因子載荷必須介于0.5-0.950.5-0.95之間；之間； （4 4）不能有很大的標(biāo)準(zhǔn)誤差。）不能有很大的標(biāo)準(zhǔn)誤差。精選ppt模型內(nèi)在結(jié)構(gòu)擬合度模型內(nèi)在結(jié)構(gòu)擬合度模型的內(nèi)在

15、結(jié)構(gòu)擬合度是用來評價模型內(nèi)估計(jì)參數(shù)的顯著程度、模型的內(nèi)在結(jié)構(gòu)擬合度是用來評價模型內(nèi)估計(jì)參數(shù)的顯著程度、各指標(biāo)及潛在變量的信度。各指標(biāo)及潛在變量的信度。主要包括：主要包括： （1 1）潛變量的組成信度（）潛變量的組成信度（CRCR），），0.70.7以上表明組成信度較好；以上表明組成信度較好； 潛變量的潛變量的CRCR值是其所有觀測變量的信度的組合，該指標(biāo)用來分析值是其所有觀測變量的信度的組合，該指標(biāo)用來分析潛變量的各觀測變量間的一致性潛變量的各觀測變量間的一致性 （2 2）平均提煉方差）平均提煉方差(AVE)(AVE)，0.50.5以上為可以接受的水平。以上為可以接受的水平。 AVEAVE用于

16、估計(jì)測量模型的聚合效度，反映了潛變量的各觀測變量用于估計(jì)測量模型的聚合效度，反映了潛變量的各觀測變量對該潛變量的平均差異解釋力，即潛變量的各觀測變量與測量誤對該潛變量的平均差異解釋力，即潛變量的各觀測變量與測量誤差相比在多大程度上捕捉到了該潛變量的變化。差相比在多大程度上捕捉到了該潛變量的變化。精選ppt整體模型擬合度整體模型擬合度整體模型擬合度是用來評價模型與數(shù)據(jù)的擬合程度。整體模型擬合度是用來評價模型與數(shù)據(jù)的擬合程度。主要包括：主要包括： （1 1）絕對擬合度，用來確定模型可以預(yù)測協(xié)方差陣和相關(guān)矩陣的程度；）絕對擬合度，用來確定模型可以預(yù)測協(xié)方差陣和相關(guān)矩陣的程度； （2 2）簡約擬合度，

17、用來評價模型的簡約程度；）簡約擬合度，用來評價模型的簡約程度； （3 3）增值擬合度，理論模型與虛無模型的比較。）增值擬合度，理論模型與虛無模型的比較。 表1 整體模型擬合度的評價指標(biāo)及標(biāo)準(zhǔn)df2指 標(biāo)絕對擬合度簡約擬合度增值擬合度2GFIRMRRMSEAPNFIPGFINFlTFICFI0.90.080.50.50.950.950.95評價標(biāo)準(zhǔn)不顯著精選ppt指標(biāo)說明指標(biāo)說明2卡方擬合指數(shù)卡方擬合指數(shù) 檢驗(yàn)選定的模型協(xié)方差矩陣與觀察數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣相匹配的假設(shè)。原檢驗(yàn)選定的模型協(xié)方差矩陣與觀察數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣相匹配的假設(shè)。原假設(shè)是模型協(xié)方差陣等于樣本協(xié)方差陣。如果模型擬合的好，卡方值應(yīng)該不顯著。

18、在這假設(shè)是模型協(xié)方差陣等于樣本協(xié)方差陣。如果模型擬合的好，卡方值應(yīng)該不顯著。在這種情況下，數(shù)據(jù)擬合不好的模型被拒絕。種情況下，數(shù)據(jù)擬合不好的模型被拒絕。 RMR RMR 是殘差均方根。是殘差均方根。RMR RMR 是樣本方差和協(xié)方差減去對應(yīng)估計(jì)的方差和協(xié)方差的平方和，是樣本方差和協(xié)方差減去對應(yīng)估計(jì)的方差和協(xié)方差的平方和，再取平均值的平方根。再取平均值的平方根。RMRRMR應(yīng)該小于應(yīng)該小于0.080.08，RMRRMR越小，擬合越好。越小，擬合越好。RMSEA RMSEA 是近似誤差均方根是近似誤差均方根 RMSEARMSEA應(yīng)該小于應(yīng)該小于0.060.06，越小越好。，越小越好。GFI GFI

19、 是擬合優(yōu)度指數(shù)，范圍在是擬合優(yōu)度指數(shù)，范圍在0 0和和1 1間，但理論上能產(chǎn)生沒有意義的負(fù)數(shù)。按照約定，要間，但理論上能產(chǎn)生沒有意義的負(fù)數(shù)。按照約定，要接受模型，接受模型，GFI GFI 應(yīng)該等于或大于應(yīng)該等于或大于0.900.90。PGFI PGFI 是簡效擬合優(yōu)度指數(shù)。它是簡效比率是簡效擬合優(yōu)度指數(shù)。它是簡效比率(PRATIO(PRATIO，獨(dú)立模式的自由度與內(nèi)定模式的自，獨(dú)立模式的自由度與內(nèi)定模式的自由度的比率由度的比率) )乘以乘以GFIGFI。 PGFI PGFI 應(yīng)該等于或大于應(yīng)該等于或大于0.900.90，越接近，越接近1 1越好。越好。 PNFI PNFI 是簡效擬合優(yōu)度指數(shù)

20、，等于是簡效擬合優(yōu)度指數(shù)，等于PRATIOPRATIO乘以乘以 NFINFI。 PNFIPNFI應(yīng)該等于或大于應(yīng)該等于或大于0.900.90，越接近，越接近1 1越好。越好。 NFI NFI 是規(guī)范擬合指數(shù)，變化范圍在是規(guī)范擬合指數(shù)，變化范圍在0 0和和1 1間，間， 1 = 1 = 完全擬合。按照約定，完全擬合。按照約定，NFI NFI 小于小于0.90 0.90 表示需要重新設(shè)置模型。越接近表示需要重新設(shè)置模型。越接近1 1越好。越好。 TLI TLI 是是Tucker-Lewis Tucker-Lewis 系數(shù)，也叫做系數(shù)，也叫做Bentler-Bonett Bentler-Bonett 非規(guī)范擬合指數(shù)非規(guī)范擬合指數(shù) (NNFI)(NNFI)。TLITLI接近接近1 1表示擬合良好。表示擬合良好。CFI CFI 是比較擬合指數(shù)，其值位于是比較擬合指數(shù)，其值位于0 0和和1 1之間。之間。CFI CFI 接