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结构方程模型与财务管理研究_应用现状_策略及前景_凌立勤

结构方程模型与财务管理研究_应用现状_策略及前景_凌立勤
结构方程模型与财务管理研究_应用现状_策略及前景_凌立勤

结构方程模型及其应用

結 構方程程模型型及其應 新增資 應用 資料

目錄 內容 頁數 引言 2 I. 第9.1版的改動 3 - 4 II. 章節內的新增資料 第一章 5 第三章 6 – 8 第十二章 9 – 10 第十四章 11 – 17 III. 附录內的新增資料 19 1

引言 自2005,為方便普通話及廣東話的學生,修習香港中文大學我所任教的結構方程課程,我製做了一個含有2種方言的網上課程,其後我亦將整個課程放在個人網頁(https://www.doczj.com/doc/fb7861908.html,)免費讓公眾使用。 網上課程更精簡地解釋重點,尤其是對本書最艱深的部份(第三、四章),幫助最大。學員先看綱上課程,再參考書本內容,必感事半功倍。 主要参考文獻: du Toit, S., du Toit, M., Mels, G., & Cheng, Y. (n.d.). LISREL for Windows: SIMPLIS syntax files. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc. (available https://www.doczj.com/doc/fb7861908.html,/lisrel/techdocs/SIMPLISSyntax.pdf) J?reskog, K.G. & S?rbom, D. (1999). LISREL 8: User’s Reference Guide. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc. J?reskog, K.G. & S?rbom, D. (1999). Structural Equation Modeling with the SIMPLIS Command Language. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc. Scientific Software International (SSI) (2012). LISREL 9.1 Release Notes. Lincolnwood, IL: The Author. (available from https://www.doczj.com/doc/fb7861908.html,/lisrel/LISREL_9.1_Release_Notes.pdf) 2

★作业(全模型3):结构方程模型和路径分析的区别

★作业(全模型3):结构方 程模型和路径分析的区别-标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

★数据分析的类型 1、以变量为中心的分析(R研究):探索性因子分析、验证性因子分析、回归分析、结构方程模型分析等 2、以人为中心的分析(S研究):聚类分析、判别分析等 ★因子载荷 因子载荷a(ij)的统计意义就是第i个变量与第j个公共因子的相关系数,即表示X(i)依赖F(j)的份量(比重)。统计学术语称作权,心理学家将它叫做载荷,即表示第i个变量在第j个公共因子上的负荷,它反映了第i个变量在第j个公共因子上的相对重要性。 在因子分析中,通常只选其中m个(m

AMOS结构方程模型分析

A M O S结构方程模型分 析 文档编制序号:[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

Amos模型设定操作 在使用AMOS进行模型设定之前,建议事先在纸上绘制出基本理论模型和变量影响关系路径图,并确定潜变量与可测变量的名称,以避免不必要的返工。 1.绘制潜变量 使用建模区域绘制模型中的潜变量,在潜变量上点击右键选择Object Properties,为潜变量命名。 2.为潜变量设置可测变量及相应的残差变量 使用绘制。在可测变量上点击右键选择Object Properties为可测变量命名。其中Variable Name对应的是数据的变量名,在残差变量上右键选择Object Properties为残差变量命名。 3.配置数据文件,读入数据 File——Data Files——File Name——OK。 4.模型拟合 View——Analysis Properties——Estimation——Maximum Likelihood。 5.标准化系数 Analysis Properties——Output——Standardized Estimates——因子载荷标准化系数。 6.参数估计结果 Analyze——Calculate Estimates。红色框架部分是模型运算基本结果信息,点击View the Output Path Diagram查看参数估计结果图。 7.模型评价 点击查看AMOS路径系数或载荷系数以及拟合指标评价。 路径系数/载荷系数的显着性 模型评价首先需要对路径系数或载荷系数进行统计显着性检验。 模型拟合指数 模型拟合指数是考察理论结构模型对数据拟合程度的统计指标。拟合指数的作用是考察理论模型与数据的适配程度,并不能作为判断模型是否成立的唯一依据。拟合优度高的模型只能作为参考,还需要根据所研究问题的背景知识进行模型合理性讨论。 指数名称评价标准1 绝对拟合指2 (卡方)越小越好

Amos_验证性因子分析步步教程

应用案例1 第一节模型设定 结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。下面以一个研究实例作为说明,使用Amos7软件2进行计算,阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。 一、模型构建的思路 本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上,提出了一个新的模型,并以此构建潜变量并建立模型结构。根据构建的理论模型,通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据,然后利用对缺失值进行处理后的数据3进行分析,并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。 二、潜变量和可测变量的设定 本文在继承ASCI模型核心概念的基础上,对模型作了一些改进,在模型中增加超市形象。它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。它与顾客期望,感知价格和顾客满意有关,设计的模型见表7-1。 模型中共包含七个因素(潜变量):超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚,其中前四个要素是前提变量,后三个因素是结果变量,前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell,2000;殷荣伍,2000)。 表 2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴 参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论,以及小范围甄别调查的结果,模型中各要素需要观测的具体范畴,见表7-2。 1关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。 2本案例是在Amos7中完成的。 3见spss数据文件“处理后的数据.sav”。

三、关于顾客满意调查数据的收集 本次问卷调研的对象为居住在某大学校内的各类学生(包括全日制本科生、全日制硕士和博士研究生),并且近一个月内在校内某超市有购物体验的学生。调查采用随机拦访的方式,并且为避免样本的同质性和重复填写,按照性别和被访者经常光顾的超市进行控制。问卷内容包括7个潜变量因子,24项可测指标,7个人口变量,量表采用了Likert10级量度,如对 四、缺失值的处理 采用表列删除法,即在一条记录中,只要存在一项缺失,则删除该记录。最终得到401条数据,基于这部分数据做分析。 五、数据的的信度和效度检验 1.数据的信度检验 4正向的,采用Likert10级量度从“非常低”到“非常高”

AMOS结构方程模型分析

Amos 模型设定操作 在使用 AMOS 进行模型设定之前,建议事先在纸上绘制出基本理论模型和变量影响关系路径图, 并确定潜变量与可测变量的名称,以避免不必要的返工。 1.绘制潜变量 使用建模区域绘制模型中的潜变量,在潜变量上点击右键选择Object Properties,为潜变量命名。 2.为潜变量设置可测变量及相应的残差变量 使用绘制。在可测变量上点击右键选择对应的是数据的变量名,在残差变量上右键选择Object Properties为可测变量命名。其中 Object Properties为残差变量命名。 Variable Name

3.配置数据文件,读入数据 File—— Data Files—— File Name—— OK。 4.模型拟合 View—— Analysis Properties—— Estimation—— Maximum Likelihood 。 5.标准化系数 Analysis Properties—— Output—— Standardized Estimates——因子载荷标准化系数。

6.参数估计结果 Analyze—— Calculate Estimates。红色框架部分是模型运算基本结果信息,点击 View the Output Path Diagram查看参数估计结果图。 7.模型评价 点击查看 AMOS 路径系数或载荷系数以及拟合指标评价。 路径系数 /载荷系数的显著性 模型评价首先需要对路径系数或载荷系数进行统计显著性检验。 模型拟合指数 模型拟合指数是考察理论结构模型对数据拟合程度的统计指标。拟合指数的作用是考察理论模型与数据的适配程度,并不能作为判断模型是否成立的唯一依据。拟合优度高的模型只能作为参考,还需要根据所研究问题的背景知识进行模型合理性讨论。

结构方程模型的应用及分析策略

结构方程模型的应用及分析策略 侯杰泰成子娟 (香港中文大学教育学院东北师范大学教育学院,130024) 摘要:差不多所有心理、教育、社会等概念,均难以直接准确测量,结构方程(SEM,Structural Equation Modelling)提供一个处理测量误差的方法,采用多个指标去反映潜在变量,也令估计整个模型因子间关系,较传统回归方法更为准确合理。本文主要用一系列有关学习动机的虚拟例子,指出每个问题的主要分析策略,以展示SEM在教育及心理学可以应用的研究范畴。文内探讨的方法包括:验证性因素、高阶因子、路径及因果分析、多时段(multiwave)设计、单形模型(Simple Model)、及多组比较等。 关键词结构方程验证性因素分析路径及因果分析高阶因子多组比较 结构方程(SEM,Structural Equation Modelling)、协方差结构模型(Covariance Structure Modelling、LISREL)等类似名词已渐流行,并成为一种十分重要的数据分析技巧;在大学高等学位研究课程,它是多变量分析(multivariate analysis)的重要课题;比较重要的社会、教育、心理期刊,也早已特开专栏介绍(如:候,1994;Connell & Tanaka,1987;Joreskog & Sorbom,1982);可见SEM在统计学中所建立的声望及崇高地位是无容置疑的。本文主要用一系列有关学习动机的虚拟例子,来指出每个问题的主要分析策略,以展示结构方程模型在教育及心理学可以应用的研究范畴。 一、结构方程:优点及拟合概念 1.数学模式 很多社会、心理等变项,均不能准确地及直接地量度,这包括智力、社会阶层、学习动机等,我们只好退而求其次,用一些外项指标(observable indicators),去反映这些潜伏变项。例如:我们以学生父母教育程度、父母职业及其收入(共六个变项),作为学生家庭社经地位(潜伏变项)的指标,我们又以学生中、英、数三科成绩(外显变项),作为学业成就(潜伏变项)的指标。 简单来说SEM可分测量(measurement)及潜伏变项(latent variable)两部分。测量部分就是求出六个社经指标与社经地位(或三科成绩与学业成就)(即外显指标与潜伏变项之间)的关系:而潜伏变项部分则指社经地位与学业成就(即潜伏变项与潜伏变项间)的关系。 指标(外显变项)含有随机(或系统)性的量度上误差,但潜伏变项则不含这些部份。SEM可用以下矩阵方程表示(Bollen,1989;Joreskog & Sorbom,1993): η=βη+Γξ+ζ

结构方程模型的应用(基础篇)

本文由sfymm88贡献 pdf文档可能在WAP端浏览体验不佳。建议您优先选择TXT,或下载源文件到本机查看。 结构方程模型的应用 ——基础篇 董圣鸿 Email:shdong@sina100.com 江西师范大学教育学院 一、结构方程模型的含义 一、结构方程模型的含义(续1) η = Bη + Γξ + ζ 一、结构方程模型的含义(续2) x = Λ xξ + δ 一、结构方程模型的含义(续3) y = Λ yη + ε 二、结构方程模型的八个矩阵 三、结构方程模型分析的逻辑原理 三、结构方程模型分析的逻辑原理(续1) 100名学生在9个不同学科间的相关系数 三、结构方程模型分析的逻辑原理(续2) 9个不同学科间的相关系数的衍生矩阵 三、结构方程模型分析的逻辑原理(续3) 检查模型的准确性和简洁性 拟合优度指数(goodness of fit index),简称为拟合指数、NNFI、 CFI df=[不重复元素, p(p+1)/2] – [估计参数] 在前面例子 df =9 x 10/2 – 21 = 24 四、结构方程模型分析的步骤 确定理论模型 收集数据资料 获得协方差矩阵或相关矩阵 Lisrel分析的数据源 相关系数=协方差/(标准差×标准差) 也可以从原始数据出发进行计算 构造路径图 将路径图的结构翻译为计算机语言,交给计算机运算 画路径图的方式 写命令程序的方式 五、绘制路径图的规则 五、绘制路径图的规则(续1) 五、绘制路径图的规则(续2) 六、绘制路径图进行分析的方法 例1: 25.0704 4 indictors, 1 Factor 12.4363 28.2021 11.7257 9.2281 22.7390 20.7510 11.9732 12.0692 21.8707 六、绘制路径图进行分析的方法 例2: 6 indictors, uncorrelated 2 Factor (6F4.2) 100 73 100 70 68 100 58 61 57 100 46 43 40 37 100 56 52 48 41 72 100 七、写Lisrel程序进行分析的方法 Lisrel程序包含下面六类指令。在Lisrel程序 中,各类指令依下述次序编排: 标题指令句 输入格式(DAta) 一般分析格式 模型指令格式(Model) 其他模型设定格式 输出格式 七、写Lisrel程序进行分析的方法(续1) 例1: Analysis of Reader Reliability in Essay Scoring Votaw's Data Congeneric model estimated by ML DA NI=4 NO=126 MA=CM LA ORIGPRT1 WRITCOPY CARBCOPY ORIGPRT2 CM 25.0704 12.4363 28.2021 11.7257 9.2281 22.7390 20.7510 11.9732 12.0692 21.8707 MO NX=4 NK=1 LX=FR PH=ST LK Esayabil PD OU

《结构方程模型及其应用》

《结构方程模型及其应用》 内容简介 侯杰泰,香港中文大学教育心理系教授、系主任。主要研究方向为学习动机,应用统计和香港语文政策。曾多次在北京、上海、南京、长春、广州等地举办的地区或全国性结构方程分析研习班上讲学。 在社会、心理、教育、经济、管理、市场等研究的数据分析中,当今称得上前沿的几个统计方法中,应用最广、研究最多的恐怕非结构方程分析莫属。它包含了方差分析、回归分析、路径分析和因子分析,弥补了传统回归分析和因子分析的不足,可以分析多因多果的联系、潜变量的关系,还可以处理多水平数据和纵向数据,是非常重要的多元数据分析工具。 本书是国内第一本系统介绍结构方程模型和LISREL的著作。阐述了结构方程分析(包括验证性因子分析)的基本概念、统计原理、在社会科学研究中的应用、常用模型及其LISREL程序、输出结果的解释和模型评价。《结构方程模型及其应用》还讨论了一些与结构方程模型有关的专题,是一本由初级至中上程度的结构方程分析著作,可作为有关专业高年级本科生和研究生的教科书及应用工作者的参考书。 目录 序 第一部分结构方程模型入门 第一章引言

一、描述数据 二、具体例子展示准确与简洁的考虑 三、探索性与验证性因子分析比较 第二章结构方程模型简介 一、结构方程模型的重要性 二、结构方程模型的结构 三、结构方程模型的优点 四、结构方程模型包含的统计方法 五、路径图的图标规则 六、结构方程分析软件包 七、LISIREL操作入门 第二部分结构方程模型应用 第三章应用示范I:验证性因子分析和全模型 一、验证性因子分析 二、多质多法模型 三、全模型 四、高阶因子分析 第四章应用示范II:单纯形和多组模型 一、单纯形模型 二、多组验证性因子分析 三、多组分析:均值结构模型 四、回归模型

AMOS-结构方程模型分析

Amos模型设定操作 在使用AMOS进行模型设定之前,建议事先在纸上绘制出基本理论模型和变量影响关系路径图, 并确定潜变量与可测变量的名称,以避免不必要的返工。 1. 绘制潜变量 使用*■建模区域绘制模型中的潜变量,在潜变量上点击右键选择Object Properties为潜变量命名。 2. 为潜变量设置可测变量及相应的残差变量 使用绘制。在可测变量上点击右键选择Object Properties为可测变量命名。对应的 是数据的变量名,在残差变量上右键选择Object Properties为残差变量命 名。 £炭Object Properties Test Par:iJTL 已七已工乞 | Colors | For mat ] Visibility | Set Default Undo 实施影 响 其中Variable Name Font size Font style Text | Parameters | Colors | Forniat | Visibility | Set Default

3. 配置数据文件,读入数据 File ----- Data Files ---- File Name ----- OK Edit View Diagram Analyze Tools Plugins Help ^ew New 空ith Template... Open... Retrieve Backup... 4. 模型拟合 View --- An alysis Properties ------ E stimation ----- M aximum Likelihood View Di 曰Analyze Tools Plugins Helf =3S Interface Properties,,, Ctrl+I 彳 &盟 ,3也齊 ________________ £trl^A ____ | u 〔口 d ;色严*。严尽六旨甘;日亡 厂丄c Est ijnation Numerical Bias | Output | Bootstrap | Permut at ions | Randan # | Tit le Discrepancy 厂 Estimate means intercepts C Generalized least squares 5. 标准化系数 An alysis Properties --- Output ------ S ta ndardized Estimate —因子载荷标准化系数。 0切Ed Properties T 辭dt |Paiajietei :E | Colors | Fornat | Visibility | Font style Font size Variable nanne | Regular Variable label Save Save As... Save As Templat?... Ctrl+S Files.. Ctd + D |J * Maximujii lxkElihuucl arid n n Hr Analysis Pro 卩亡门咯

AMOS解释结构方程模型

AMOS输出解读 惠顿研究 惠顿数据文件在各种结构方程模型中被当作经典案例,包括AMOS 和LISREL。本文以惠顿的社会疏离感追踪研究为例详细解释AMOS的输出结果。AMOS同样能处理与时间有关的自相关回归。 惠顿研究涉及三个潜变量,每个潜变量由两个观测变量确定。67疏离感由67无力感(在1967年无力感量表上的得分)和67无价值感(在1967年无价值感量表上的得分)确定。71疏离感的处理方式相同,使用1971年对应的两个量表的得分。第三个潜变量,SES(社会经济地位)是由教育(上学年数)和SEI (邓肯的社会经济指数)确定。 解读步骤 1.导入数据。 AMOS在文件ex06-a.amw中提供惠顿数据文件。使用File/Open,选择这个文件。在图形模式中,文件显示如下。虽然这里是预定义模式,图形模式允许你给变量添加椭圆,方形,箭头等元素建立新模型

2.模型识别。 潜变量的方差和与它关联的回归系数取决于变量的测量单位,但刚开始谁知道呢。比如说要估计误差的回归系数同时也估计误差的方差,就好像说“我买了10块钱的黄瓜,然后你就推测有几根黄瓜,每根黄瓜多少钱”,这是不可能实现的,因为没有足够的信息。如何告诉你“我买了10块钱的黄瓜,有5根”,你便可以推出每根黄瓜2块钱。对潜变量,必须给它们指定一个数值,要么是与潜变量有关的回归系数,要么是它的方差。对误差项的处理也是一样。一旦做完这些处理,其它系数在模型中就可以被估计。在这里我们把与误差项关联的路径设为1,再从潜变量指向观测变量的路径中选一条把它设为1。这样就给每个潜变量设置了测量尺度,如果没有这个测量尺度,模型是不确定的。有了这些约束,模型就可以识别了。 注释:设置的数值可以是1,也可以是其它数,这些数对回归系数没有影响,但对误差有影响,在标准化的情况下,误差项的路径系数平方等于它的测量方差。 3.解释模型。 模型设置完毕后,在图形模式中点击工具栏中计算估计按钮 。输出如下。蓝色字体用于注解,不是AMOS输出的一部分。 Title Example 6, Model A: Exploratory analysis Stability of alienation, mediated by ses. Correlations, standard deviations and means from Wheaton et al. (1977). 以上是标题,全是英文,自己翻译去吧。 Notes for Group (Group number 1) The model is recursive. Sample size = 932 各组注释:它告诉你模型为递归模型,样本量为932。

结构方程模型的研究进展与应用

结构方程模型的研究进展与应用 结构方程模型是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术,是社会科学研究中的一个非常好的方法,下面是搜集的一篇研究结构方程模型应用的,供大家阅读参考。 引言 从大量事件样本进行统计分析,由事件的表象获得本质性的事件规律,是科研人员特别是管理工作者常见的研究工作方法,也是很有效的科学研究方法。 统计分析方法众多,深浅不一,效果各异。对于复杂事件而言,其牵涉的层面复杂,影响和制约因子众多,这些影响或制约因子往往又非孤立,而是相互牵涉、相互影响。故需要剖析事件的内在层面结构关系,分析事件的影响显在因子,并构建一定的结构方程模型,进而挖掘出事件的影响潜在因子,综合分析并构建一个或若干个事件发展的判断指标,且设定某一程度的判断标准,判断事件的发展动态。这样的统计分析方法就是结构方程模型。结构方程模型因其优越性得到飞快的发展和广泛的应用。 1 结构方程模型的研究 1.1 基本概念、思想及本质阐述 人们对于结构方程模型(StructuralEquationModeling简称为 SEM)的概念的阐述也是 变化的,有从含糊到明确、由片面到全面、由肤浅到不断深入、由定格到扩充和发展的过程。 20 世纪二三十年代,结构方程模型思想刚刚起源、萌芽时,起初确定为由 Sewll Wright[1]最初提出了路径分析的概念,这种路径分析当时还没有定义为结构方程模型。 之后的数十年中,对于路径分析的方法和内涵不断扩充与展开。直到 20 世纪 70 年代, 一些学者以 Joreskog 和 Wiley 为代表,将因子分析和路径分析等统计方法加以整合,明 确提出结构方程模型的概念[2],结构方程模型的概念明确提出后,立即得到迅猛发展,内 容进一步充实,方法扩充,针对实际研究对象的具体模式不断涌现,应用的范围迅速扩展。早期的结构方程模型跟数学中的数理统计方法不是很融合,结合不大,也没有注重数理统计方法的重要性和运用的实效性。结构方程模型所包含的内容也很少,结构较为简单,方法较为单一,所列出的影响因子较少,全为显性因子,对于潜在因子的重视和提出要求是在 21 世纪初的事情了。 进入 21 世纪后,人们对于结构方程模型的内在本质进一步明确,对其内涵进一步加 以扩充,其模型结构图的构建越来越复杂,因子越列越多,潜在因子被明确提出并作为结构方程模型必须要求的内容。如今明确阐述结构方程模型为当代行为和社会领域量化研究

AMOS操作

Amos软件操作 1.模型设定 结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。下面以一个研究实例作为说明,使用Amos软件进行计算,阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。 2.模型构建的思路 根据构建的理论模型,通过设计问卷对留学生学习汉语的学习动机、学习策略和焦虑调查得到实际数据,然后利用对缺失值进行处理后的数据进行分析,并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。 3.潜变量和可测变量的设定 模型中共包含2个因素(潜变量):学习动机、学习策略,7个可测变量:融入型动机、工具型动机、焦虑、记忆策略、认知策略、情感策略和社交策略。 4.关于调查数据的收集 本次问卷调研的对象为不同国家的留学生 5.缺失值的处理 采用表列删除法,即在一条记录中,只要存在一项缺失,则删除该记录。数据的的信度和效度检验 1).数据的信度检验 信度(reliability)指测量结果(数据)一致性或稳定性的程度。一致性主要反映的是测验内部题目之间的关系,考察测验的各个题目是否测量了相同的内容或特质。稳定性是指用一种测量工具(譬如同一份问卷)对同一群受试者进行不同时间上的重复测量结果间的可靠系数。如果问卷设计合理,重复测量的结果间应该高度相关。由于本案例并没有进行多次重复测量,所以主要采用反映内部一致性的指标来测量数据的信度。 Cronbach在1951年提出了一种新的方法(Cronbach's Alpha系数),这种方法将测量工具中任一条目结果同其他所有条目作比较,对量表进行内部一致性估计。

Amos实现 一、Amos模型设定操作 1.模型的绘制 在使用Amos进行模型设定之前,建议事先在纸上绘制出基本理论模型和变量影响关系路径图,并确定潜变量与可测变量的名称,以避免不必要的返工。相关软件操作如下: 第一步,使用建模区域绘制模型中的2个潜变量。为了保持图形的美观,可以使用先绘制一个潜变量,再使用复制工具绘制其他潜变量,以保证潜变量大小一致。在潜变量上点击右键选择Object Properties,为潜变量命名。绘制好的潜变量图形。 第二步设置潜变量之间的关系。使用来设置变量间的因果关系,使用 来设置变量间的相关关系。绘制好的潜变量关系图。 第三步为潜变量设置可测变量及相应的残差变量(一定要设置残差),可以使用绘制,也可以使用和自行绘制。在可测变量上点击右键选择Object Properties,为可测变量命名。其中Variable Name一项对应的是数据中的变量名,在残差变量上右键选择Object Properties为残差变量命名。最终绘制完成模型结果。 2.数据文件的配置 Amos可以处理多种数据格式,如文本文档(*.txt),表格文档(*.xls、*.wk1),数据库文档(*.dbf、*.mdb),SPSS文档(*.sav)等。 为了配置数据文件,选择File菜单中的Data Files,出现对话框,然后点击File name按钮,会再出现一个对话框,找到需要读入的数据文件“处理后的数据.sav”,双击文件名或点击下面的“打开”按钮,最后点击对话框中“ok”按钮就读入数据了。 二、模型拟合 1.参数估计方法选择 模型运算是使用软件进行模型参数估计的过程。Amos提供了多种模型运算方法供选择。可以通过点击View菜单在Analysis Properties(或点击工具栏的 )中的Estimation项选择相应的估计方法。

AMOS结构方程模型修正经典案例

AMOS结构方程模型修正经典案例 第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解 释四个步骤。下面以一个研究实例作为说明,使用 Amos7 软件1进行计算,阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。 一、模型构建的思路 本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上,提出了一个新的模型,并以此构建潜变量并建立模型结构。根据构建的理论模型,通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据,然后利用对缺失值进行处理后的数据2进行分析,并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。 二、潜变量和可测变量的设定 本文在继承 ASCI 模型核心概念的基础上,对模型作了一些改进,在模型中 增加超市形象。它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。它与顾客期望,感知价格和顾客满意有关,设计的模型见表7-1。 模型中共包含七个因素 (潜变量 ):超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚,其中前四个要素是前提变量,后三个因素 是结果变量,前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell,2000;殷荣伍, 2000)。 表 7-1设计的结构路径图和基本路径假设 设计的结构路径图基本路径假设 超市形象 顾客抱怨质量期望 感知价值 顾客满意 质量感知 顾客忠诚超市形象对质量期望有路径影响 质量期望对质量感知有路径影响 质量感知对感知价格有路径影响 质量期望对感知价格有路径影响 感知价格对顾客满意有路径影响 顾客满意对顾客忠诚有路径影响 超市形象对顾客满意有路径影响 超市形象对顾客忠诚有路径影响 2.1 、顾客满意模型中各因素的具体范畴 1本案例是在Amos7 中完成的。 2见 spss数据文件“处理后的数据 .sav”。

手把手教AMOS结构方程模型

宋锋华编辑制作——更多内容请访问“统计之都”
AMOS 的使用
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第一部分: 介绍
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关于文挡 访问 AMOS 文挡 获得 AMOS 帮助 SEM 概述 SEM 术语 为什么使用 SEM? 合理的样本量 连续和正态内生变量 模型识别(识别方程) 完整数据或缺失数据的适当处理 模型规范和因果关系的理论基础 结构方程——多重回归关系的说明 使用 AG 绘制模型 将数据读入到 AMOS 中 选择 AMOS 分析选项和运行模型 评估整体模型拟合 绝对拟合检验 相对拟合检验 修改模型获得较好的拟合优度 浏览路径图 独立参数的显著性检验
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第二部分 : SEM 基础
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第三部分: SEM 假设
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第四部分: 使用 AG 建立和检验模型
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第五部分: AMOS 输出解释
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第六部分:摘要:结论的实质性解释
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第一部分:介绍
关于文档
SEM=Structural Equation Modeling Amos=Analysis of Moment Structures
本课程使用 AMOS(距结构分析)软件对结构方程进行简单的介绍和概述。结构方程模型 (SEM) 包括多种统计技术,如路径分析,验证性因子分析,带潜变量的因果关系模型,甚 至方差分析和多重线性回归。 课程介绍 SEM 的逻辑,SEM 的假设和输入需求,怎样使用 AMOS 执行 SEM 分析。 到课程结束,能够使用 AMOS 拟合 SEM。也能给出 SEM 适合研究问题的评价和 SEM 方 法基本假设的概述。
You must do it
应该已经知道使用 SAS,SPSS 或类似统计软件怎样产生多重线性回归分析。也应该理解 怎样解释多重线性回归分析的输出。最后,应该理解基本微软视窗导航操作:打开文件和文 件夹,保存文件,重新调用先前保存过的文件,等等。
访问 AMOS
可以用下列三种方法访问 AMOS: 1. 个人计算机用户须从 SPSS 公司(SPSS 许可版本)或者 Smallwaters 公司(独立版本) 获得许可密码 2. 德克萨斯大学的教师,学生和职员经由 STATS 视窗终端服务器访问 AMOS。要使 用终端服务器,必须获得 ITS 计算机账号(或分类账号) ,然后在 NT 服务器上验证 账号。接下来下载和配置客户端软件使个人计算机,Macintosh,或 UNIX 工作站 能连接终端服务器。最后连接服务器,通过双击位于 STATS 终端服务组中 AMOS 程序肖像登陆 AMOS。如何获得 ITS 计算机账号的细节,账号使用的变更,下载客 户端软件和配置指导可以在 General FAQ #30: Connecting to published statistical applications on the ITS Windows Terminal Server. 中找到。 3. 从 AMOS development website 网站下载免费 AMOS 学生版到个人计算机上。 如果模型比较小,免费演示版能充分满足需求。对大型模型,需要购买 AMOS 软件 或通过校园网络访问 ITS 共享的软件副本。特别是如果决定利用服务器访问其它程 序软件(例如,SAS,SPSS,HLM,Mplus 等等) ,后一项选择最有效。
文档
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作业:结构方程模型和路径分析的区别

★数据分析的类型 1、以变量为中心的分析(R研究):探索性因子分析、验证性因子分析、回归分析、结构方程模型分析等 2、以人为中心的分析(S研究):聚类分析、判别分析等 ★因子载荷 因子载荷a(ij)的统计意义就是第i个变量与第j个公共因子的相关系数,即表示X(i)依赖F(j)的份量(比重)。统计学术语称作权,心理学家将它叫做载荷,即表示第i个变量在第j个公共因子上的负荷,它反映了第i个变量在第j个公共因子上的相对重要性。 在因子分析中,通常只选其中m个(m

1什么是结构方程模型

1什么是结构方程模型? 结构方程模型是应用线性方程表示观测变量与潜变量之间,以及潜在变量之间关系的一种多元统计方法,其实质是一种广义的一般线性模型。 ?結構方程模式(Structural Equation Models,簡稱SEM),早期稱為線性結構方程模式(Linear Structural Relationships,簡稱LISREL)或稱為共變數結構分析(Covariance Structure Analysis)。 ?主要目的在於考驗潛在變項(Latent variables)與外顯變項(Manifest variable, 又稱觀察變項)之關係,此種關係猶如古典測驗理論中真分數(true score)與實得分數(observed score)之關係。它結合了因素分析(factor analysis)與路徑分析(path analysis),包涵測量與結構模式。 ? 1.1介绍潜在变量与观察变量的概念 ?(1)很多社会、心理研究中所涉及到的变量,都不能准确、直接地测量,这种变量称为潜变量,如工作自主权、工作满意度等。 ?(2)这时,只能退而求其次,用一些外显指标,去间接测量这些潜变量。如用工作方式选择、工作目标调整作为工作自主权(潜变量)的指标,以目前工作满意度、工作兴趣、工作乐趣、工作厌恶程度(外显指标)作为工作满意度的指标。 ?(3)传统的统计分析方法不能妥善处理这些潜变量,而结构方程模型则能同时处理潜变量及其指标。 (4)书上第7页 观测变量:能够观测到的变量(路径图中以长方形表示) 潜在变量:难以直接观测到的抽象概念,由测量变量推估出来的变量(路 径图中以椭圆形表示) 内生变量:模型总会受到任何一个其他变量影响的变量(因变量;路径图 会受到任何一个其他变量以单箭头指涉的变量 外生变量:模型中不受任何其他变量影响但影响其他变量的变量(自变量; 路径图中会指向任何一个其他变量,但不受任何变量以单箭头指涉的变量) 中介变量:当内生变量同时做因变量和自变量时,表示该变量不仅被其他 变量影响,还可能对其他变量产生影响。 内生潜在变量:潜变量作为内生变量 外生观测变量:外生潜在变量的观测变量 外生潜在变量:潜变量作为外生变量 外生观测变量:外生潜在变量的观测变量 中介潜变量:潜变量作为中介变量 中介观测变量:中介潜在变量的观测变量 1.2介绍测量模型与结构模型的概念(书上第9页)

结构方程模型 方法与应用 王济川

第一章绪论 1.1 模型表述 1.1.1 测量模型 1.1.2 结构模型 1.1.3 模型表达方程 1.2 模型识别 1.3 模型估计 1.4 模型评估 1.5 模型修正 附录1.1 将总体方差/协方差表达为模型参数的函数附录1.2 结构方程模型的最大似然函数 第二章验证性因子分析模型 2.1 验证性因子分析模型基础知识 2.2 连续观察标识的验证性因子分析模型 2.3 非正态与删截连续观察标识的验证性因子分析模型2. 3.1 非正态性检验 2.3.2 非正态数据的验证性因子分析模型 2.3.3 删截标识的验证性生因子分析模型 2.4 分类观察标识的验证性因子分析模型 2.5 高阶验证性因子分析模型 附录2.1 BSI-18量表 附录2.2 条目可靠度 附录2.3 Cronbacha系数 附录2.4 分类结局测量的连接函数和概率计算 第三章结构方程模型 3.1 MIMIC模型 3.2 结构方程模型 3.3 单标识变量中测量误差的校正 3.4 检验涉及潜变量的交互作用

附录3.1 测量误差的影响 第四章潜发展模型 4.1 线性潜发展模型 4.2 非线性潜发展模型 4.3 多结局测量发展过程的线性潜发展模型 4.4 两部式潜发展模型 4.5 分类结局测量的潜发展模型 第五章多组模型 5.1 多组验证性因子分析模型 5.1.1 多组一阶验证性因子分析模型 5.1.2 多组二阶验证性因子分析模型 5.2 多组结构方程模型 5.3 多组潜发展模型 第六章结构方程建模的样本量估计 6.1 结构方程模型样本量估计的经验法则 6.2 satorra-Saris法估计样本量 6.2.1 应用satorra-Saris法估计CFA模型的样本量 6.2.2 应用satorra-Saris法估计LGM模型的样本量 6.3 蒙特卡罗模拟法估计样本量 6.3.1 蒙特卡罗模拟法估计CFA模型的样本量 6.3.2 蒙特卡罗模拟法估计LGM模型的样本量 6.3.3 蒙特卡罗模拟法估计具有协变量的LGM模型样本量 6.3.4 蒙特卡罗模拟法估计具有协变量和缺失值的LGM模型样本量6.4 基于模型拟合统计量/指标的SEM样本量估计 参考文献

结构方程模型的研究进展与应用

结构方程模型的研究进展与应用 引言 从大量事件样本进行统计分析,由事件的表象获得本质性的事件规律,是科研人员特别是管理工作者常见的研究工作方法,也是很有效的科学研究方法。 统计分析方法众多,深浅不一,效果各异。对于复杂事件而言,其牵涉的层面复杂,影响和制约因子众多,这些影响或制约因子往往又非孤立,而是相互牵涉、相互影响。故需要剖析事件的内在层面结构关系,分析事件的影响显在因子,并构建一定的结构方程模型,进而挖掘出事件的影响潜在因子,综合分析并构建一个或若干个事件发展的判断指标,且设定某一程度的判断标准,判断事件的发展动态。这样的统计分析方法就是结构方程模型。结构方程模型因其优越性得到飞快的发展和广泛的应用。 1 结构方程模型的研究 1.1 基本概念、思想及本质阐述 人们对于结构方程模型(StructuralEquationModeling简称为SEM)的概念的阐述也是变化的,有从含糊到明确、由片面到全面、由肤浅到不断深入、由定格到扩充和发展的过程。 20 世纪二三十年代,结构方程模型思想刚刚起源、萌芽时,起初确定为由Sewll Wright[1]最初提出了路径分析的概念,这种路径分析当时还没有定义为结构方程模型。之后的数十年中,对于路径分

析的方法和内涵不断扩充与展开。直到20 世纪70 年代,一些学者以Joreskog 和Wiley 为代表,将因子分析和路径分析等统计方法加以整合,明确提出结构方程模型的概念[2],结构方程模型的概念明确提出后,立即得到迅猛发展,内容进一步充实,方法扩充,针对实际研究对象的具体模式不断涌现,应用的范围迅速扩展。早期的结构方程模型跟数学中的数理统计方法不是很融合,结合不大,也没有注重数理统计方法的重要性和运用的实效性。结构方程模型所包含的内容也很少,结构较为简单,方法较为单一,所列出的影响因子较少,全为显性因子,对于潜在因子的重视和提出要求是在21 世纪初的事情了。 进入21 世纪后,人们对于结构方程模型的内在本质进一步明确,对其内涵进一步加以扩充,其模型结构图的构建越来越复杂,因子越列越多,潜在因子被明确提出并作为结构方程模型必须要求的内容。如今明确阐述结构方程模型为当代行为和社会领域量化研究的重要统计方法,是传统数理统计方法与一定的计算机技术相结合的产物(这一点对于现代和未来的结构方程模型的发展来说更为确切)。 当今学者[3,4]强调结构方程模型中包含显性指标、潜在变量、干扰或误差变量间的关系,进而获得自变量对因变量的直接效果、间接效果或总效果。其基本上是一种验证性方法,通常必须有理论或经验法则的支持,在理论引导的前提下才能构建模型结构图,并进行后续工作。即便是对于模型的修正,也必须依据相关理论进行,强调理论的合理性,故结构方程模型是较为严谨的一种统计分析方法和理论。

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