結(jié)構(gòu)方程模型及其應(yīng)用

結(jié)構(gòu)方程模型及其應(yīng)用

Structural

EquationModelandItsApplications提綱概述相關(guān)概念及結(jié)構(gòu)實(shí)際應(yīng)用概述結(jié)構(gòu)方程模型分析法（structuralequationmodel，簡稱SEM）是一種以回歸為基礎(chǔ)（regression-basedtechnique）的多變量分析技術(shù)，主要可用于進(jìn)行驗(yàn)證性因素分析、檢驗(yàn)理論假設(shè)所表示的各變量之間的路徑關(guān)系、中介效應(yīng)分析和調(diào)節(jié)效應(yīng)分析。結(jié)構(gòu)方程模型的優(yōu)點(diǎn)

同時(shí)處理多個(gè)因變量

容許自變量和因變量含測量誤差

同時(shí)估計(jì)因子結(jié)構(gòu)和因子關(guān)系

容許更大彈性的測量模型

估計(jì)整個(gè)模型的擬合程度

結(jié)構(gòu)方程模型的分析步驟結(jié)構(gòu)方程模型分析過程包括：模型設(shè)定、模型識(shí)別、模型估計(jì)、模型評(píng)價(jià)和模型修訂。采用結(jié)構(gòu)方程模型分析法進(jìn)行實(shí)證分析的步驟如下頁圖示模型評(píng)價(jià)指標(biāo)根據(jù)侯杰泰、溫忠麟、成子娟（2004），在研究中主要選取了Df、χ2、χ2/df、RMSEA、NNFI和CFI作為模型評(píng)價(jià)指數(shù)：卡方χ2及其自由度df主要用于比較多個(gè)模型。一般認(rèn)為，卡方比率χ2/df在2.0~5.0之間，模型可以接受，χ2/df越小表明整體模型擬合效果越好。近似誤差均方根RMSEA越小表明模型擬合效果越好，Steiger（1990）認(rèn)為，RMSEA低于0.1表示好的擬合；低于0.05表示非常好的擬合；低于0.01表示非常出色的擬合，但這種情形應(yīng)用上幾乎碰不到。非范擬合指數(shù)NNFI一般取值在0.9以上表示模型擬合效果非常好，在0.8以上表示模型擬合效果較好。比較擬和指數(shù)CFI一般取值在0~1之間，大于0.8表示模型擬合效果較好。相關(guān)概念及結(jié)構(gòu)

x1

x3x2

δ1δ

2δ

3ξλ1λ2λ3誤差觀察變項(xiàng)負(fù)荷量潛在變項(xiàng)驗(yàn)證性因素分析

ConfirmatoryFactorAnalysis(CFA)x1x3x2δ1δ2δ3ξ1η1y1y2y3ε1ε2ε3ζ測量模式結(jié)構(gòu)模式x1x3x2δ1δ2δ3ξ1測量模式僅有測量模式就是CFAx1

x3x2

δ1δ

2δ

3ξ1λ11λ21λ31x1=λ11

ξ1+δ1x2=λ21

ξ1+δ2x3=λ31

ξ1+δ3y1

y3y2

ε1ε

2ε

3ηλ1λ2λ3y1=λ1

η+ε1y2=λ2

η+ε

2y3=λ3

η+ε

3x1x3x2ε1ε

2ε

3ξ1x4x6x5ε

4ε

5ε

6ξ2Φ12/Φ21指標(biāo)變項(xiàng)的討論以觀察變項(xiàng)作為潛在變項(xiàng)的指標(biāo)變項(xiàng)時(shí)，要幾個(gè)觀察變項(xiàng)才夠？多元指標(biāo)原則：一個(gè)潛在變項(xiàng)必須有兩個(gè)以上的觀察變項(xiàng)來估計(jì)愈多愈好嗎？一個(gè)可不可以？應(yīng)回歸到工具設(shè)計(jì)與施測實(shí)務(wù)以及樣本大小、負(fù)荷量大小等問題樣本大小的討論樣本大小至少超過150個(gè)。Rigdon,E.(2005).SEMFAQ.from /~mkteer/html至少要為x觀察變項(xiàng)數(shù)目的10倍量或15倍量。Thompson,B.(2000).Tencommandmentsofstructural equationmodeling.InL.G.Grimm&P.R.Yarnold (eds.),Readingandunderstandingmoremultivariate statistics(pp.261-283).Washington,DC:APA.樣本大小亦取決於潛在變項(xiàng)的數(shù)目LISRELSIMPLISAMOSEQSMplus常見電腦軟體