結(jié)構(gòu)方程模型演示文稿

結(jié)構(gòu)方程模型演示文稿當(dāng)前第1頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)（優(yōu)選）結(jié)構(gòu)方程模型當(dāng)前第2頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)一、結(jié)構(gòu)方程模型簡介1、什么是結(jié)構(gòu)方程模型2、為什么使用結(jié)構(gòu)方程模型3、結(jié)構(gòu)方程模型的結(jié)構(gòu)4、結(jié)構(gòu)方程模型的優(yōu)點(diǎn)5、結(jié)構(gòu)方程模型中的變量6、結(jié)構(gòu)方程模型常用圖標(biāo)當(dāng)前第3頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)1、什么是結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)構(gòu)方程模型（StructuralEquationModel）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。所以，有時(shí)候也叫協(xié)方差結(jié)構(gòu)分析。我們的課程只考慮線性結(jié)構(gòu)方程模型。結(jié)構(gòu)方程模型常用于：驗(yàn)證性因子分析、高階因子分析、路徑及因果分析、多時(shí)段(multiwave)設(shè)計(jì)、單形模型(SimpleModel)、及多組比較等。常用的分析軟件有：LISREL、Amos、EQS、MPlus當(dāng)前第4頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)2、為什么使用結(jié)構(gòu)方程模型很多心理、教育、社會等概念，均難以直接準(zhǔn)確測量，這種變量稱為潛變量（latentvariable），如智力、學(xué)習(xí)動機(jī)、家庭社會經(jīng)濟(jì)地位等等。我們只能求其次，用一些外顯指標(biāo)（observableindicators），去間接測量這些潛變量。

如：以語文、數(shù)學(xué)、英語三科成績（外顯變量），作為學(xué)業(yè)成就（潛變量）的指標(biāo)。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法不能有效處理這些潛變量，而結(jié)構(gòu)方程模型則能同時(shí)處理潛變量及其指標(biāo)。傳統(tǒng)的線性回歸分析容許因變量存在測量誤差，但是要假設(shè)自變量是沒有誤差的。如：在y=bx+e的模型中，x和y如都不能被準(zhǔn)確測量的時(shí)候，變量之間的關(guān)系是不能估計(jì)的。當(dāng)前第5頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)如：分析自信(X)與外向(Y)之間的關(guān)系：用4個題目測量自信，4個題目測量外向。傳統(tǒng)上先計(jì)算外向題目的總分（或者平均分）和自信題目的總分（或者平均分），再計(jì)算兩個總分（或者平均分）的相關(guān)，這種計(jì)算所得的兩個潛變量（外向和自信）的關(guān)系，不一定恰當(dāng)，但是結(jié)構(gòu)方程模型能提供更佳的答案（如典型相關(guān)分析等）。自信外向x1x2x3x4y1y2y3y4當(dāng)前第6頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)模型舉例當(dāng)前第7頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)3、結(jié)構(gòu)方程模型的結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)方程模型可分為：測量模型和結(jié)構(gòu)模型(1)測量模型：指標(biāo)和潛變量之間的關(guān)系說明：x,y是外源(如:六項(xiàng)社經(jīng)指標(biāo))及內(nèi)生(如:中、英、數(shù)成績)指標(biāo)。δ,ε是X，Y測量上的誤差。Λx是x指標(biāo)與ξ潛伏變項(xiàng)的關(guān)系(如:六項(xiàng)社經(jīng)地位指標(biāo)與潛伏社經(jīng)地位的關(guān)系)。Λy是y指標(biāo)與η潛伏變項(xiàng)的關(guān)系(如:中、英、數(shù)成績與學(xué)業(yè)成就間關(guān)系)。當(dāng)前第8頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)(2)結(jié)構(gòu)模型：潛變量之間的關(guān)系η——內(nèi)生(依變)(endogenous,dependent)潛伏變項(xiàng)(如:學(xué)業(yè)成就)ξ——外源(自變)(exogenous,independent)潛伏變項(xiàng)(如:社經(jīng)地位)β——內(nèi)生潛伏變項(xiàng)間的關(guān)系(如:學(xué)業(yè)成績與其他內(nèi)生潛伏變項(xiàng)的關(guān)系)г——外源變項(xiàng)對內(nèi)生變項(xiàng)的影響(如:社經(jīng)地位對學(xué)業(yè)成就)ζ——模式內(nèi)未能解釋部份(即模式內(nèi)所包含的變項(xiàng)及變項(xiàng)間關(guān)系所未能解釋部分)當(dāng)前第9頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)1X1X2X3X41234413121111y1y2y3y41234413121112y5y6y7y8567882726252112121ζ1ζ2當(dāng)前第10頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)4、結(jié)構(gòu)方程模型的優(yōu)點(diǎn)

Bollen和Long(1993)指出SEM有以下優(yōu)點(diǎn)：(1)可同時(shí)考慮及處理多個依變項(xiàng)(endogenous/dependentvariable);(2)容許自變及依變(exogenous/endogenous)項(xiàng)含測量誤差;(3)與因素分析類同，SEM容許潛伏變項(xiàng)(如:社經(jīng)地位)由多個觀察指標(biāo)變項(xiàng)(如:父母職業(yè)、收入)構(gòu)成,并可同時(shí)估計(jì)指標(biāo)變項(xiàng)的信度及效度(reliabilityandvalidity);(4)SEM可采用比傳統(tǒng)方法更有彈性的測量模型(measurementmodel),如某一指標(biāo)變項(xiàng)/題目從屬于兩潛伏因子;在傳統(tǒng)方法,項(xiàng)目多依附單一因子;(5)研究者可構(gòu)劃出潛伏變項(xiàng)間的關(guān)系,并估計(jì)整個模式是否與數(shù)據(jù)擬合。當(dāng)前第11頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)5、結(jié)構(gòu)方程模型中的變量潛變量顯變量內(nèi)生變量外源變量變量指標(biāo)自變量因變量當(dāng)前第12頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)當(dāng)前第13頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)潛變量：不可以直接觀察的變量，或叫因子。如自信、成就等。顯變量：可以直接觀察的變量，如收入、成績等。因子荷載當(dāng)前第14頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)變量：具有多個值的概念。指標(biāo)：測量某個變量的項(xiàng)目（item）,或者叫條目。當(dāng)前第15頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)內(nèi)生變量：被影響的變量。外源變量：作用于其它變量的變量。路徑系數(shù)當(dāng)前第16頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)自變量：僅有單向箭頭指出的變量。因變量：只要有單向箭頭指入的變量。當(dāng)前第17頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)思考：顯變量和指標(biāo)是什么關(guān)系？變量與指標(biāo)有什么區(qū)別？內(nèi)生變量與因變量有什么區(qū)別？外源變量與自變量有什么區(qū)別？當(dāng)前第18頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)二、結(jié)構(gòu)方程模型建模及分析步驟1、模型構(gòu)建2、模型擬合3、模型評價(jià)4、模型修正當(dāng)前第19頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)

模型構(gòu)建利用結(jié)構(gòu)方程模型分析變量的關(guān)系,根據(jù)專業(yè)知識和研究目的,構(gòu)建出理論模型,然后用測得的數(shù)據(jù)去驗(yàn)證這個理論模型的合理性。建構(gòu)模型包括指定:(1)觀測變量與潛變量的關(guān)系;(2)各潛變量間的相互關(guān)系;(3)在復(fù)雜的模型中,可以限制因子負(fù)荷或因子相關(guān)系數(shù)等參數(shù)的數(shù)值或關(guān)系。當(dāng)前第20頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)

模型擬合結(jié)構(gòu)方程模型分析中的模型擬合目標(biāo)是使模型隱含的協(xié)方差矩陣即模型的“再生矩陣”與樣本協(xié)方差矩陣盡可能地接近。模型擬合中的參數(shù)估計(jì)方法有許多種,每種方法有自己的優(yōu)點(diǎn)和適用情況。常用的參數(shù)估計(jì)方法包括:不加權(quán)的最小二乘法、廣義最小二乘法、極大似然法、一般加權(quán)最小二乘法、對角一般加權(quán)最小二乘法等。目前極大似然法是應(yīng)用最廣的參數(shù)估計(jì)方法。當(dāng)前第21頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)模型評價(jià)評價(jià)一個剛建構(gòu)成或修正的模型時(shí),主要檢查(1)結(jié)構(gòu)方程的解是否適當(dāng),包括迭代估計(jì)是否收斂、各參數(shù)估計(jì)值是否在合理范圍內(nèi);(2)參數(shù)與預(yù)設(shè)模型的關(guān)系是否合理;(3)檢視多個不同類型的整體擬合指數(shù),如:絕對擬合指數(shù)有

χ2、RMSEA(rootmeansquareerrorofapproximation,近似誤差均方根)、SRMR(standardizedrootmeansquareresidual,標(biāo)準(zhǔn)化殘差均方根)、GFI(goodnessoffitindex,擬合優(yōu)度指數(shù))、AGFI(adjustedgoodnessoffitindex,調(diào)整擬合優(yōu)度指數(shù)),以及相對擬合指數(shù)NNFI(non-normedfitindex非范擬合指數(shù))、NFI(normedfitindex,賦范擬合指數(shù))、CFI(comparativefitindex,比較擬合指數(shù))等,以衡量模型擬合程度。當(dāng)前第22頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)

模型修正模型的修正主要包括:(1)依據(jù)理論或有關(guān)假設(shè),提出一個或數(shù)個合理的先驗(yàn)?zāi)Ｐ?(2)檢查潛變量與指標(biāo)間的關(guān)系,建立測量方程模型;(3)若模型含多個因子,可以循序漸進(jìn)地,每次只檢驗(yàn)含兩個因子的模型,確立測量模型部分合理后,最后再將所有因子合并成預(yù)設(shè)的先驗(yàn)?zāi)Ｐ?作總體檢驗(yàn);(4)對每一模型,檢查標(biāo)準(zhǔn)誤、標(biāo)準(zhǔn)化殘差、修正指數(shù)、參數(shù)期望改變值、χ2及各種擬合指數(shù),據(jù)此修改模型。當(dāng)前第23頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)三、結(jié)構(gòu)方程模型建立原則及注意事項(xiàng)當(dāng)前第24頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)1.結(jié)構(gòu)方程模型建立原則（1）研究結(jié)論不能絕對化（2）一項(xiàng)研究對任何領(lǐng)域的實(shí)際貢獻(xiàn)在于它對理論框架的澄清。如果這項(xiàng)研究不能解釋一定的理論框架,則該項(xiàng)研究的價(jià)值將受到影響;（3）謹(jǐn)慎使用某些重要概念和搜集高質(zhì)量數(shù)據(jù),是良好研究的基本條件;（4）潛變量結(jié)構(gòu)模型的有效性取決于:①高度制約和簡化的假設(shè);②大樣本的可接受性。當(dāng)假設(shè)得不到滿足或只滿足于小樣本時(shí),這些方法的有效性就會受到懷疑。當(dāng)前第25頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)2.應(yīng)用結(jié)構(gòu)方程模型的注意事項(xiàng)（1）通徑圖中,內(nèi)源變量與外源變量間的關(guān)系都是線性的。實(shí)際工作中的非線性偏離被認(rèn)為是可以忽略的,若有強(qiáng)的非線性關(guān)系則應(yīng)當(dāng)設(shè)法對變量作變換,以便可以用線性作近似;（2）結(jié)構(gòu)方程不支持小樣本。一般要求樣本容量在200以上,或是要估計(jì)的參數(shù)數(shù)目的5～20倍;當(dāng)前第26頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)(3)一個完善的通徑圖并不表示一定包含盡可能多的箭頭。相反,統(tǒng)計(jì)學(xué)上最感興趣的是,尋找用盡可能少的箭頭去聯(lián)結(jié)盡可能少的變量,而這時(shí)的通徑圖又能對所代表的樣本擬合得好;(4)待估參數(shù)不應(yīng)多于m(m+1)/2(m為x顯變量的個數(shù));（5）避免隱變量名實(shí)不符的問題;當(dāng)前第27頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)（6）當(dāng)模型與數(shù)據(jù)擬合時(shí),說明數(shù)據(jù)并不排斥模式,不能說數(shù)據(jù)可以確認(rèn)模式,也不能證明某一理論基礎(chǔ);（7）用同一樣本數(shù)據(jù),以相同數(shù)目的待估參數(shù)和不同的組合形式可以產(chǎn)生許多不同模型,這些等同模型哪一個更適合于研究問題,應(yīng)按照模式表達(dá)的意義從專業(yè)角度來鑒別;（8）)SEM不能驗(yàn)證變量間的因果關(guān)系。同其他統(tǒng)計(jì)方法一樣,當(dāng)模型與樣本擬合時(shí),只能說該模型是可供考慮的模型,是目前為止尚未被否定的模型。只有經(jīng)嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)控制其他變量的影響,才能探討主要變量的因果效應(yīng)。絕不能因?yàn)槭褂昧薙EM便說證明模型正確。嚴(yán)格地說,盡管SEM不能證明因果關(guān)系,但它的生命力在于能尋找變量間最可能的因果關(guān)系。當(dāng)前第28頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)四、結(jié)構(gòu)方程模型的優(yōu)缺點(diǎn)當(dāng)前第29頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)1.優(yōu)點(diǎn)①不但可研究可觀測變量,而且還可研究不能直接觀測的變量(隱變量)的關(guān)系,不但能研究變量間的直接作用,還可研究變量間的間接作用;②可同時(shí)處理多個因變量;③容許自變量及因變量含測量誤差;④可通過路徑圖直觀地顯示變量間的關(guān)系;⑤研究者可構(gòu)建出隱變量間的關(guān)系,并驗(yàn)證這種結(jié)構(gòu)關(guān)系是否合理;⑥能分解相關(guān)系數(shù),來考察一個變量對另一變量的直接作用和間接作用。當(dāng)前第30頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)2.缺點(diǎn)①在SEM的應(yīng)用早期由于其自身的相對復(fù)雜性和不完善性,使研究者們未能準(zhǔn)確把握其內(nèi)涵,因而出現(xiàn)了誤用并把統(tǒng)計(jì)結(jié)果作為確定因果關(guān)系方向的證據(jù),這顯然是本末倒置。又由于SEM對模型的接受沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),所以在有等價(jià)模型的情況下研究者很難拒絕某些模型,這也給模型選擇帶來了困難;②影響SEM解釋能力的主要問題是指定誤差,但SEM程序目前還不能對指定誤差加以檢驗(yàn)。如果用樣本特征推論總體可能會犯以偏概全的錯誤;當(dāng)前第31頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)

③SEM對樣本容量的要求較高,也要求模型必須滿足識別條件并且它不能處理真正的分類變量。當(dāng)前第32頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)五、應(yīng)用實(shí)例當(dāng)前第33頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)當(dāng)前第34頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)當(dāng)前第35頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)當(dāng)前第36頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)當(dāng)前第37頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)應(yīng)用場合當(dāng)前第38頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)當(dāng)前第39頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)當(dāng)前第40頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)當(dāng)前第41頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)當(dāng)前第42頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)當(dāng)前第43頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)當(dāng)前第44頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)當(dāng)前第45頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)當(dāng)前第46頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)當(dāng)前第47頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)CALIS過程簡介

proccalis語句是必須的，且此語句還可添加一些選項(xiàng)，這些選項(xiàng)主要包括：（1）數(shù)據(jù)集選項(xiàng)，如DATA=使用的數(shù)據(jù)集的名字；INRAM=使用已存在的并被分析過的模型；OUTRAM=將模型的說明存入輸出數(shù)據(jù)集，備以后INRAM調(diào)用。（2）數(shù)據(jù)處理選項(xiàng)，如EDF=在沒有使用原始數(shù)據(jù)且未指定樣本數(shù)N時(shí)為模型指定自由度；NOBS=指定樣本數(shù)N。當(dāng)前第48頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)（3）參數(shù)估計(jì)方法選項(xiàng)，METHOD=規(guī)定參數(shù)的估計(jì)方法，估計(jì)方法有多種，如ML、GLS、ULS、WLS等，默認(rèn)的是ML。（4）最優(yōu)化選項(xiàng)，OMETHOD=最優(yōu)化方法包括LM、CG、NR、QN，缺省時(shí)為LM。（5）輸出選項(xiàng)，主要是控制輸出結(jié)果包括的內(nèi)容。CALIS提供幾種方法說明構(gòu)建的理論模型。在多數(shù)情況下，LINEQS語句和RAM語句用起來比較方便，LINEQS語句直接描述結(jié)構(gòu)方程組，路徑圖可以用RAM語句描述。至于具體選擇哪個語句主要取決于個人習(xí)慣。當(dāng)前第49頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)對于證實(shí)性因子分析，采用LINEQS語句設(shè)定等式的方法是：觀測變量名=因子載荷名×潛變量名+誤差項(xiàng)名。一個LINEQS語句可以列出多個等式，每個等式中間用逗號“，”分開，最后一個等式用分號“；”結(jié)束。觀測變量名應(yīng)與相關(guān)矩陣或原始數(shù)據(jù)集中的變量名保持一致，潛變量須用f開頭，誤差項(xiàng)以e開頭，因子載荷的名字可以任意給定，但乘積項(xiàng)因子載荷與潛變量之間必須有空格，不必寫出乘號。STD語句給出模型中需要估計(jì)的方差。COV語句給出模型中需要估計(jì)的協(xié)方差。covf1f2=cov；表示要估計(jì)f1和f2之間的協(xié)方差，協(xié)方差為cov。當(dāng)前第50頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)

結(jié)構(gòu)方程建模的AMOS實(shí)現(xiàn)

當(dāng)前第51頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)§3結(jié)構(gòu)方程建模的AMOS實(shí)現(xiàn)

當(dāng)前第52頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)§3結(jié)構(gòu)方程建模的AMOS實(shí)現(xiàn)

當(dāng)前第53頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)結(jié)構(gòu)方程建模的AMOS實(shí)現(xiàn)

當(dāng)前第54頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)§3結(jié)構(gòu)方程建模的AMOS實(shí)現(xiàn)

當(dāng)前第55頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)結(jié)構(gòu)方程建模的AMOS實(shí)現(xiàn)

當(dāng)前第56頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)結(jié)構(gòu)方程建模的AMOS實(shí)現(xiàn)

當(dāng)前第57頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)結(jié)構(gòu)方程建模的AMOS實(shí)現(xiàn)

當(dāng)前第58頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)結(jié)構(gòu)方程建模的AMOS實(shí)現(xiàn)

當(dāng)前第59頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)六、SEM的評價(jià)1.檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭械膮?shù)是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;2.模型整體擬合程度的評價(jià)

擬合指數(shù)

χ2

值是反映模型與數(shù)據(jù)擬合程度最直接的指標(biāo),易受到樣本含量影響。當(dāng)前第60頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)較理想的擬合指數(shù)(1)不受樣本含量的影響;(2)懲罰復(fù)雜模型(自由參數(shù)較多的模型);(3)對誤設(shè)模型敏感。當(dāng)前第61頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)最好結(jié)合多個指標(biāo)報(bào)告結(jié)果,而不要只依賴一種選擇。當(dāng)前第62頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)七、應(yīng)用SEM注意的問題當(dāng)前第63頁\共有68頁\編于星期三\10點(diǎn)1.SEM分析流程如果無任何理論依據(jù)和實(shí)際工作基礎(chǔ)就直接構(gòu)建模型,這種模型除了提供統(tǒng)計(jì)學(xué)的結(jié)論外,無任何實(shí)際意義。因此,SEM分析首先以理論為基礎(chǔ)構(gòu)建模型,在此所謂的理論并非SEM模型的統(tǒng)計(jì)理論,而是強(qiáng)調(diào)SEM模型是建立在一定構(gòu)念之上,提出一套有待檢驗(yàn)的假設(shè)模型。