10.-结构方程模型建模和分析步骤

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10. 结构方程模型建模和分析步骤教学提纲

及自由度变化量 df 而决定的，怎样决定？
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➢ 几点注意： – 理论上，要比较的模型应当是嵌套的 – 卡方变化量也受样本容量的影响 – 模型比较不应以拟合指数为主要依据，而应当考虑模型所描述的各变量间关系的合理性
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参数估计和拟合函数
• 目标：求未知参数使得隐含协方差矩阵 Σ (θ ) 与样本协方差矩阵 S“差距”最小
• 拟合函数（Fit Function） • 有多种拟合函数，所得参数估计值可能不同
– 工具变量 (IV, Instrumental Variable)； – 两阶段最小二乘 ( TSLS, Two-Stage Least Squares)； – 无加权最小二乘 (ULS, Unweighted LeaБайду номын сангаасt Squares)； – 最大似然 (ML, Maximum Likelihood)； – 广义最小二乘 (GLS, Generalized Least Squares)； – 一般加权最小二乘 (WLS, Generally Weighted LS) – 对角加权最小二乘 (DWLS, Diagonally Weighted LS)
• 卡方统计量 c (N 1 )F [S , ()]
• 若拟合的模型为真，c 渐近服从于 2 分布，自由度 df=p(p+1)/2-t，其中 p 为指标数目，t 为要独立估计的参数数目
• c 受样本容量 N 的影响，当样本容量 N 很大时，与数据拟合很好的模型都会被拒绝，所以一般不能单靠 2 检验来决定模型去留。关于卡方检验的 p 值的说明
10. 结构方程模型建模和分析步骤

结构方程

结构方程术语
观测变量：可直接测量的变量，通常是指标潜变量：潜变量亦称隐变量，是无法直接观测并测量的变量。潜变量需
要通过设计若干指标间接加以测量。
外源变量：是指那些在模型或系统中，只起解释变量作用的变量。它们在模型或系统中，只影响其他变量，而不受其他变量的影响。在路径图中，只有指向其他变量的箭头，没有箭头指向它的变量均为
（4）没有考虑变量（自变量、因变量）的测量误差，以及测量误差之间的关系
缺点：权重设计，需要相当的技巧，通常的方法，如AHP,模糊综合评判等方法缺少信度与效度。
针对（4）：目前没有办法解决
结构方程(SEM)的基本思想与方法
结构方程是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法，实际上是一般线性模型的拓展，包括因素模型与结构模型，体现了
一是：相同的个体在不同时间，以相同的问卷测验，或以复本测验
，或在不同的情景下测验，是否能得到相同的结果，即问卷测验结果是否随时间和地点等因素而变化；
二是：能否减少随机误差对问卷测验结果的影响，从而能够反映问卷所要测量的真实情况，即问卷测验结果是否具有稳定性、可靠性
和可预测性。一个好的问卷必须是稳定可靠的，且多次问卷测验结果应前后一致。
变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法，所以也称为协方差结构分析。
结构方程模型由两部分组成：
测量模型：描述潜变量与指标之间的关系，如工作方式选择等指标与工作自主权的关系；
结构模型：描述潜变量之间的关系，如工作自主权与工作满意度的关系。
•结构方程模型分析的过程是：在设定结构模型的基础上，为证实模型的准确性，
结构方程建模的类型
纯粹验证型：拒绝or接受选择模型：选择一个好的模型发展型：根据理论和数据修改

结构方程Amos操作Word案例

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”。

结构方程模型

§1 模型的设定
§1 模型的设定
§1 模型的设定
§1 模型的设定
AMOS软件中可以很方便的按照表1.1的图例绘制出结构方程模型，并且可以快速的设定隐变量之间的影响关系以及隐变量与显变量之间的对应关系，这些模型的绘制和设定影响关系我们只需要点击软件左边的工具栏对应的图标，然后在右边的空白处直接绘图即可.
§1 模型的设定
内生变量：受系统的影响且具有测量误差的变量，既包括隐变量也包括显变量，如在经济发展过程中，人们收入的变动往往受到经济增长和收入分配政策的影响，则收入变动即为内生变量；
外生变量：影响系统且不具有测量误差的变量，既包括隐变量也包括显变量，如上述的经济发展三变量模型中，收入分配政策变量可记为外生变量。
三、模型估计
AMOS 中可供使用的LISREL 方法主要有五种，即：最大似然法（ML， Maximum Likelihood），广义最小二乘法（GLS，General Least Squares），非加权最小二乘法（ULS，Unweighted Least Squares），自由度量最小二乘法（SLS， Scale-free Least Squares）和渐进任意分布法（AD，Asymptotically Distribution-free）。 LISREL 方法通过拟合模型估计协方差与样本协方差S 来估计模型参数，也称为协方差建模方法。具体来说，就是构造模型估计协方差与样本协方差的拟合函数，然后通过迭代，得到使拟合函数值最优的参数估计。
§1 模型的设定
§1 模型的设定
§1 模型的设定
在图1.1中，文科和理科用椭圆表示，为隐变量；文科和理科成绩之间的相关关系用双向箭头表示；从隐变量指向显变量的单向箭头表示隐变量与显变量的反映（Reflective）关系，如文科隐变量可以用语文、英语、历史三门课程的成绩来测量；从误差指向变量的单向箭头表示该变量的误差或残差。因为误差或残差本身也是无法进行观测的特殊隐变量，所以也用圆来表示。

结构方程模型分析过程应用案例

结构方程模型分析过程应用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1。

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”。

表 1 设计的结构路径图和基本路径假设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2。

表2 模型变量对应表3正向的，采用Likert10级量度从“非常低”到“非常高”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。

结构方程模型

? 即比较研究者所提假设模型的协方差矩阵与实际搜集数据导出的协方差矩阵之间的差异。
因子分析存在的限制
? 所测项目只能被分配给一个因子，并只有一个因子载荷量，如果测验题项与两个或两个以上的因子有关时，因子分析就无法处理。
? 因子间关系必须是全有（多因素斜交）或全无（多因素直交），即因子间不是完全无关就是完全相关。
? 因子分析中假设误差项不相关，但在行为及社会科学领域中，许多测验的题项与题项之间的误差来源是相似的，也即误差间具有相关关系。
结构方程模型相对存在以下优点：
? 可检验个别测验题项的测量误差，并将测量误差从题项的变异量中抽离出来，使因子载荷量具有较高精确度。
? 研究者可根据理论文献或经验法则，预先确定题项是属于哪个共同因素，或应属于哪几个共同因素，并可设定一个固定的因子载荷量或将几个题项的载荷量设为相等。
LISREL）验证性因素分析（ confirmatory factor analysis ）简单的LISREL分析、因果模型分析（analysis of causal modeling ）
? 一个协方差结构模型包含两个次模型：测量模型（measurement model ）与结构模型（ structural model）
? 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。
? SEM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建设模型图。即使是模型的修正，也必须依据相关理论而来，强调理论的合理性。
? 又称协方差结构模型（ covariance structure models）协方差结构分析（ covariance structure analysis ）潜在变量模型（ latent variable models ，LVM）潜在变量分析（latent variable analysis ）线性结构关系模型（linear structural relationship model ，

应用统计学-第十章结构方程模型

(外生隐变量) δ measurement errors for x
Ma Xin, North China Electric Power University
Variance/Covariances among the
exogenous variables
外生变量方差/协方差矩阵

11 21
4
5
Y6
X 4 41 4
Y3 Y4 Y5
Y1
Y2
1
2
Ma Xin, North China Electric Power University
Y7
Y8
7
8
1
2
3
4
X1 X2
.72 .59
X3 X4
.64
3
4
.81
.24Y3
Y4
.80 .83
.57
5
Y5
.85 .92
' x

Δ
其中Ξ ,
的协差阵为Φ
的协差阵为Θ
测量模型
自尊需要
工作满意度
x1
x2
X1
X2
Yy11
y2
Y2
1
2
1
2
Y1 y1 1
Y2 y2 2

Y

ΗΛ
' y

Ε
其中Η
的协差阵为Θ
注意：两个测量模型都无法识别
Ma Xin, North China Electric Power University
Ma Xin, North China Electric Power University

结构方程模型amos的操作与应用

结构方程模型amos的操作与应用一、结构方程模型（SEM）简介结构方程模型（SEM）是一种统计分析方法，用于测试和验证复杂的理论模型。

它可以通过测量多个变量之间的相互关系来探究因果关系和预测未知变量的值。

SEM可以在一个统一的框架内，同时考虑观察数据和潜在变量之间的关系，从而提供了一种更全面、更准确的数据分析方法。

二、AMOS软件简介AMOS（Analysis of Moment Structures）是一种结构方程建模软件，由SPSS公司开发。

它提供了一个用户友好的界面，使用户能够轻松地进行结构方程建模分析。

三、AMOS操作步骤1. 数据输入首先，在AMOS中加载数据文件。

可以使用Excel文件或SPSS数据文件格式。

确保所有变量都被正确地标记为观察变量或潜在变量。

2. 模型构建在AMOS中，用户可以使用图形界面来创建结构方程模型。

用户可以通过拖拽和连接图标来指定每个变量之间的关系，并添加测量误差项以考虑测量误差对结果的影响。

3. 参数估计在模型构建完成后，在AMOS中运行参数估计程序，该程序将为每个路径估计参数值。

AMOS使用最大似然估计（MLE）方法来确定模型参数。

4. 模型拟合度检验AMOS提供了多种统计指标来评估模型的拟合度，包括χ²检验、自由度、比率指数（CFI）、增量拟合指数（IFI）和标准化均方根误差（SRMR）。

这些指标可以帮助用户判断模型是否适合数据。

5. 结果解释在AMOS中，用户可以查看每个路径的参数估计值、标准误差和置信区间。

此外，用户还可以查看每个变量的测量误差项和潜在变量的因子载荷。

这些结果可以帮助用户解释模型。

四、应用案例以下是一个应用案例，展示如何使用AMOS进行结构方程建模分析。

研究问题：探究消费者对某品牌电子产品购买意愿的影响因素。

1. 数据收集收集了200名消费者对该品牌电子产品购买意愿的问卷调查数据，并将其录入Excel文件中。

2. 变量选择从问卷调查中选取了四个变量作为观察变量：价格敏感度、品牌忠诚度、产品特性满意度和购买意愿。

[数学]结构方程模型

1结构方程模型概述1.1结构方程模型的基本概念结构方程模型(Structural Equation Modeling，SEM) 早期又被称为线性结构方程模型（Linear Structural Relationships，简称LISREL）或称为工变数结构分析（Coratiance Strucyure Analysis）。

SEM起源于二十世纪二十年代遗传学者Eswall Wrihgt发明的路径分析，七十年代开始应用于心理学、社会学等领域，八十年代初与计量经济学密切相连，现在SEM技术己广泛运用到众多的学科。

结构方程模型是在已有的因果理论基础上，用与之相应的线性方程系统表示该因果理论的一种统计分析技术，其目的在于探索事物间的因果关系，并将这种关系用因果模式、路径图等形式加以表述。

与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。

另外，通过结构方程多组分析，我们还可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。

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。

1.2结构方程模型的优点(一) SEM可同时考虑和处理多个因变量在传统的回归分析或路径分析中,就算统计结果的图表中展示多个因变量,其实在计算回归系数或路径系数时,仍然是对每一因变量逐一计算。

表面看来是在同时考虑多个因变量,但在计算对某一因变量的影响或关系时,其实都忽略了其他因变量的存在与影响。

(二) SEM容许自变量及因变量项含测量误差例如在心理学研究中,若将人们的态度、行为等作为变量进行测量时,往往含有误差并不能使用单一指标(题目),结构方程分析容许自变量和因变量均含有测量误差。

可用多个指标(题目)对变量进行测量。

(三) SEM容许同时估计因子结构和因子关系要了解潜在变量之间的相关性,每个潜在变量都用多指标或题目测量,常用做法是首先用因子分析计算机每一潜在变量(即因子)与题目的关系(即因子负荷),将得到的因子得分作为潜在变量的观测值,其次再计算因子得分的相关系数,将其作为潜在变量之间的相关性,这两步是同时进行的。

结构方程模型及测其量方法

优点
01
03 02
优点与局限性分析
可以考虑潜在变量的影响提供了更灵活的模型设定局限性
优点与局限性分析
01
对样本量的要求较高
02
模型设定和验证相对复杂
03
对违反假设的情况较为敏感
与其他统计方法比较
与回归分析比较结构方程模型可以处理多个因变量，而
回归分析通常只能处理一个因变量。
结构方程模型允许自变量和因变量存在测量误差，而回归分析通常假设自变量没有测量误差。
02
通过构建结构方程模型，可以验证研究者提出的理论假设是否
成立。
预测和解释现象
03
结构方程模型可用于预测和解释各种社会、心理、经济等现象。
结构方程模型概述
定义
结构方程模型是一种多元统计分析方法，它允许研究者同时考虑多个因变量和自变量之间的关系，以及这些关系中的潜在变量。
组成
结构方程模型包括测量模型和结构模型两部分。测量模型描述潜在变量与观察变量之间的关系，而结构模型则描述潜在变量之间的关系。
与因子分析比较
结构方程模型可以包含潜在变量，而因子分析主要用于探索潜在变量的结构。
结构方程模型提供了更灵活的模型设定，可以处理更复杂的因果关系。
未来发展趋势预测
01
模型融合与拓展
02 结合机器学习等方法，提高模型的预测精度和解释力。
03 拓展到动态结构方程模型等领域，处理时间序列等复杂数据。
结构方程模型可用于评估教育政策对学生成绩、教师素质等教育产出的影响。
教育实验设计
在教育实验中，结构方程模型可用于处理实验设计中的复杂问题，如多水平数据、缺失数据等。
社会学领域应用
1 2

第三讲结构方程建模及其分析步骤

and S Empirical data
Theory
The discrepancy between and S expresses whether theoretical model is acceptable
5. Parameter estimation: Measurement model
x1 Time pressure
y1
Performance observed
y1 = a + b x1 Time pressure
1
Job demands
1
Performance
Number sales
Cognitive demands
1 = a + b 1
latent , are hypothetical, abstract constructs that do not exist in reality and which are measured/operationalized through measurement variables/indicators
• 3 模型识别

模型识别识别所指定的模型是建立ＳＥＭ模型的重要阶段,如果假设的模型本身不能识别, 则无法得到系统各个自由参数的唯一估计值。模型识别的一个必要但非充分的条件是,模型的自由参数不能多于观察数据的方差和协方差总数。
• 4 模型拟合

模型拟合就是把观察数据与统计模型相拟合, 并用一定的拟合指标对其拟合程度加以判断。
Path diagram – notation SEM
Structural model
1
2
x1
x2

结构方程模型分析过程应用案例

结构方程模型分析过程应用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。

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1。

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”。

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。

AMOS步步教程(超详细)

应用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。

表7-1 设计的结构路径图和基本路径假设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。

表7-2 模型变量对应表某超市总体形象的评价(A1)与其它超市相比的形象(A2)与其它超市相比的品牌知名度(A3)购物前，对某超市整体服务的期望(A4)购物前，期望某超市商品的新鲜程度达到的水平(A5)购物前，期望某超市营业时间安排合理程度(A6)购物前，期望某超市员工服务态度达到的水平(A7)购物前，期望某超市结账速度达到的水平(A8)购物后，对某超市整体服务的满意程度(A9) 购物后，认为某超市商品的新鲜程度达到的水平(A10)购物后，认为超市营业时间安排合理程度(A11)购物后，认为某超市员工服务态度达到的水平(A12)购物后，认为某超市结账速度达到的水平(A13)您认为某超市商品的价格如何(A14)与其他超市相比，您认为某超市商品的价格如何(A15)对某超市的总体满意程度(A16)和您消费前的期望比，您对某超市的满意程度(A17)和您心目中的超市比，您对某超市的满意程度(A18)您对某超市投诉的频率（包括给超市写投诉信和直接向超市人员反映）(A19)您对某超市抱怨的频率（私下抱怨并未告知超市）(A20)您认为某超市对顾客投诉的处理效率和效果(A21)我会经常去某超市(A22)我会推荐同学和朋友去某超市(A23)如果发现某超市的产品或服务有问题后，能以谅解的心态主动向超市反馈，求得解决，并且以后还会来超市购物(A24)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。

结构方程建模数据的分析2021最全PPT

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• （四）容许更大弹性的测量模型
传统上，我们只容许每一题目（指标）从属于单一因子，但结构方程分析容许更加复杂的模型。例如，我们用英语书写的数学试题，去测量学生的数学能力，则测验得分（指标）既从属于数学因子，也从属于英语因子（因为得分也反映英语能力）。传统因子分析难以处理一个指标从属多个因子或者考虑高阶因子等有比较复杂的从属关系的模型。
所以图表看似对多个因变量同时考虑，但在计算对某一个因变量的影响或关系时，都忽略了其他因变量的存在及其影响。
量的存在及其影响。最近一二十年来，结构方程已经成为一种非常通用的、主要的线性统计建模技术，广泛应用于经济学、管理学、行为科学等领域的研
究，尤其是顾客满意指数分析模型。了解结构方程建模的PLS分析方法的试用范围；（二）容许自变量和因变量含测量误差 PLS (Partial Least Square) （五）技术路线、拟解决问题及预期成果
法下，可以同时实现回归建模(多元线性回归)、数据结构简化(主成分分析)以及两组变量之间的相关性分析(典型相关分析)
（一）研究目的
1.了解PLS方法构建含2个潜变量结构方程模型的基本原理和具体步骤；
2.了解结构方程建模的PLS分析方法的试用范围；
3.针对具体数据进行结构方程建模的PLS分析，并对分析结果进行解释。
• （二）容许自变量和因变量含测量误差
态度、行为等变量，往往含有误差，也不能简单地用单一指标测量。结构方程分析容许自变量和因变量均含测量误差。变量也可用多个指标测量。用传统方法计算的潜变量间相关系数，与用结构方程分析计算的潜变量间相关系数，可能相差很大。
• （三）同时估计因子结构和因子关系
（二）研究内容

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– 检视多个不同类型的整体拟合指数，如 NNFI、 CFI、RMSEA 和卡方值等
– 含较多因子的复杂模型中，无论是否删去某一两个路径（固定它们为0），对整个模型拟合影响不大
– 应当先检查每一个测量模型
5
模型修正（Model Modification）
– 依据理论或有关假设，提出一个或数个合理的先验模型
6
参数估计和拟合函数
• 目标：求未知参数使得隐含协方差矩阵 Σ(θ ) 与样本协方差矩阵 S“差距”最小
• 拟合函数（Fit Function） • 有多种拟合函数，所得参数估计值可能不同
– 工具变量 (IV, Instrumental Variable)； – 两阶段最小二乘 ( TSLS, Two-Stage Least Squares)； – 无加权最小二乘 (ULS, Unweighted Least Squares)； – 最大似然 (ML, Maximum Likelihood)； – 广义最小二乘 (GLS, Generalized Least Squares)； – 一般加权最小二乘 (WLS, Generally Weighted LS) – 对角加权最小二乘 (DWLS, Diagonally Weighted LS)
– 正规化残差
9
模型修正和交互效度
• 当模型修正后，必须评价修正后的模型解是否恰当，是否通用？
• 需要交叉验证！如何进行交叉验证？ • 若原本的样本很大，可用一半的数据建立
模型和修正模型，再用另一半对模型进行交叉验证 • 更严谨的做法是不考虑修正指数，只比较数个可能模型的拟合指数
10
模型比较的原理
由的准则 – 但 MI 受样本容量 N 等的影响，不能只看 MI 的数值作
为修改的唯一根据，还要考虑修改在理论上的合理性 – 同时修改或不修改一组相关（对称）的路径，是模型
修正时常用的策略
8
检查关系是否实质合理
– 看各路径等参数估计值，在理论上是否合理、有实质意义
残差分析
– 残差矩阵是样本协方差矩阵减去再生矩阵的结果
• 卡方统计量 c (N 1)F[S, ( )]
• 若拟合的模型为真，c 渐近服从于 2 分布，自由度 df=p(p+1)/2-t，其中 p 为指标数目，t 为要独立估计的参数数目
• c 受样本容量 N 的影响，当样本容量 N 很大时，与数据拟合很好的模型都会被拒绝，所以一般不能单靠 2 检验来决定模型去留。关于卡方检验的 p 值的说明
4
模型评价（Model Assessment）
– 结构方程的解是否适当( Proper)，估计是否收敛，各参数估计值是否在合理范围内（例如，相关系数在 -1与+1之间）
– 参数与预设模型的关系是否合理。当然数据分析可能出现一些预期以外的结果，但各参数绝不应出现一些互相矛盾，与先验假设有严重冲突的现象maths@
中山大学管理学院市场学系
1
结构方程建模和分析步骤
验证模型与产生模型纯粹验证（Strictly Confirmatory， SC） • 心目中只有一个模型 • 这类分析不多，无论接受还是拒绝，仍希望有更佳的选择选择模型（Alternative Models，AM） • 从拟合的优劣，决定那个模型最为可取 • 但我们仍常做一些轻微修改，成为产生模型类的分析
11
• 设有另一个含较少参数的模型，参数是
的子集，的维数 u 小于 t （嵌套模型）
• 将此模型作为原假设 H0，而含的模型作
为被择假设 H1
• 设 c0 和 c1 分别为 H0 和 H1 对应的 c 值，似
然比检验统计量 LR c0 c1 渐近服从 2
分布，自由度为 t-u（或自由度之差） • 两个模型的比较是根据他们的卡方变化量 2
及自由度变化量 df 而决定的，怎样决定？
12
几点注意： – 理论上，要比较的模型应当是嵌套的 – 卡方变化量也受样本容量的影响 – 模型比较不应以拟合指数为主要依据，而应当考虑模型所描述的各变量间关系的合理性
13
2
产生模型（Model Generating，MG) • 先提出一个或多个基本模型 • 基于理论或数据，找出模型中拟合欠佳的部分 • 修改模型，通过同一或其他样本，检查修正模型的拟合程度，目的在于产生一个最佳模型
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结构方程分析步骤模型建构（Model Specification），指定 – 观测变量与潜变量（因子）的关系 – 各潜变量间的相互关系（指定哪些因子间有相关或直接效应） – 在复杂的模型中，可以限制因子负荷或因子相关系数等参数的数值或关系（例如，2个因子间相关系数等于0.3；2个因子负荷必须相等）模型拟合(Model Fitting，通常 MLE） – 主要的是模型参数的估计(e.g.，回归分析，通常用最小二乘方法拟合模型，相应的参数估计称为最小二乘估计 )
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拟合检查
修正指数（Modification Index， MI）
– 模型中某个受限制的参数（通常是固定为 0 的参数），若容许自由估计，模型会因此而改良，整个模型的卡方减少的数值，称为此参数的修正指数
– 实际应用中要考虑让该参数自由估计是否有理论依据 – 原则上每次只修改一个参数（通常 MI 最大或较大者） – 可以取 MI>3.84 或 6.63 的参数，作为该路径可改为自
– 检查潜变量（因子）与指标（题目）间的关系，建立测量模型
– 可能增删或重组题目 – 若用同一样本数据去修正重组测量模型，再检查新模
型的拟合指数，这十分接近探索性因素分析（exploratory factor analysis，EFA），所得拟合指数，不足以说明数据支持或验证模型 – 可以循序渐进地，每次只检查含2个因子的模型，确立测量模型部分合理后，最后才将所有因子合并成预设的先验模型，作一个总体检查 – 对每一模型，检查标准误、t 值、标准化残差、修正指数、参数期望改变值、及各种拟合指数，据此修改模型并重复这一步骤 – 这最后的模型是依据某一个样本数据修改而成，最好用另一个独立样本，交叉验证（cross-validate）

10.-结构方程模型建模和分析步骤

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