结构方程模型案例汇总-共18页

结构方程SEM模型案例分析什么是SEM模型?结构方程模型（Structural equation modeling, SEM）是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。

它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。

在近三十年内，SEM大量的应用于社会科学及行为科学的领域里，并在近几年开始逐渐应用于市场研究中.顾客满意度就是顾客认为产品或服务是否达到或超过他的预期的一种感受。

结构方程模型（SEM）就是对顾客满意度的研究采用的模型方法之一。

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型、路径图等形式加以表述。

如下图：图: SEM模型的基本框架在模型中包括两类变量：一类为观测变量，是可以通过访谈或其他方式调查得到的，用长方形表示；一类为结构变量，是无法直接观察的变量，又称为潜变量，用椭圆形表示。

各变量之间均存在一定的关系，这种关系是可以计算的。

计算出来的值就叫参数，参数值的大小，意味着该指标对满意度的影响的大小，都是直接决定顾客购买与否的重要因素。

如果能科学地测算出参数值，就可以找出影响顾客满意度的关键绩效因素，引导企业进行完善或者改进，达到快速提升顾客满意度的目的。

SEM的主要优势第一，它可以立体、多层次的展现驱动力分析。

这种多层次的因果关系更加符合真实的人类思维形式，而这是传统回归分析无法做到的。

SEM根据不同属性的抽象程度将属性分成多层进行分析。

第二，SEM分析可以将无法直接测量的属性纳入分析，比方说消费者忠诚度。

这样就可以将数据分析的范围加大，尤其适合一些比较抽象的归纳性的属性。

第三，SEM分析可以将各属性之间的因果关系量化，使它们能在同一个层面进行对比，同时也可以使用同一个模型对各细分市场或各竞争对手进行比较。

SEM模型案例分析某通信分公司屡次位居榜尾，于是痛下决心改革。

该分公司有三类业务：固话业务、小灵通业务以及上网业务。

围绕着这三类业务产品的销售，该通信分公司还提供了售前、售中和售后三个环节多方面的服务。

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着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 ”。

4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。

结构方程模型案例结构方程模型 (Structural Equation Modeling, SEM) 是一种统计分析方法，用于建立和检验变量之间的因果关系模型。

这种模型可以用于解决许多复杂的研究问题，如预测变量之间的关系、检验理论模型以及估计和测试不同截面之间的因果关系。

本文将通过一个实际案例来说明如何使用结构方程模型。

案例背景：公司想要了解员工满意度对工作绩效的影响，以及工作环境对员工满意度和工作绩效的影响。

公司采集了员工的满意度、工作绩效和工作环境的数据，并希望通过结构方程模型来分析这些变量之间的关系。

理论模型：基于现有研究和理论，研究者提出了以下理论模型：工作环境->员工满意度->工作绩效变量测量：为了构建结构方程模型，首先需要测量各个变量。

在这个案例中，工作环境通过一个问卷调查来测量，员工满意度通过一个满意度调查来测量，工作绩效通过员工的绩效评价来测量。

每个变量通过多个观测指标来测量，例如，工作环境包括工作安全、工作福利、工作周围环境等指标。

模型估计：模型分析：经过模型估计后，可以进行模型分析来检验理论模型的拟合度。

在这个案例中，我们可以使用路径系数(standardized path coefficients)来解释变量之间的因果关系。

例如，路径系数的大小表示一个变量对另一个变量的直接影响程度，路径系数的方向则表示两个变量之间的关系是正向还是负向。

结果解释：通过模型分析，研究者可以得到一个具有统计显著性的结构方程模型。

然后，研究者可以通过路径系数解释变量之间的关系。

在这个案例中，结果可能显示工作环境对员工满意度有正向影响，员工满意度对工作绩效有正向影响。

这意味着改善工作环境可能会提高员工满意度，从而提高工作绩效。

结论与建议：最后，研究者可以根据结构方程模型的结果提出结论和建议。

在这个案例中，研究者可以建议公司改善工作环境，以提高员工满意度和工作绩效。

此外，研究者还可以进一步研究其他影响员工满意度和工作绩效的因素，以完善这个模型。

结构方程模型估计案例
一、案例背景
本案例涉及一所位于美国的研究型大学，本案例旨在通过结构方程模
型估计学生参与大学课程的因素。

为此，本案例采用了一份包含180个受
访者的调查数据，每个受访者均为本校大学生。

二、研究假设
●学生投入的时间越多，他们的学习成绩就会越高。

●当学生有充足的资源可用时，他们的学习成绩会更高。

●学生对学习任务的兴趣和动机越高，他们的学习成绩也会越高。

●学生的学习成绩受到家庭背景和家庭环境的影响。

三、研究模型
本案例选择结构方程模型（SEM）进行模型估计，此模型包含四个变量，即学习时间（T）、学习资源（R）、兴趣/动机（I）和家庭环境（E）。

根据协方差矩阵，这四个变量都会对学生学习成绩（O）产生影响。

四、数据收集
本案例的数据收集工作包括：
1.对学生进行面对面访谈，收集学生投入课程的时间、学习资源、兴
趣/动机和家庭环境的信息，以及他们的学习成绩。

2.使用定量数据分析方法（如SPSS和AMOS）进行数据分析，以获得
研究要求的结果。

三、结构方程模型。

结构方程模型案例汇总-共18页结构方程模型( Structural Equation，SEM)Modeling20 世纪——主流统计方法技术：因素分析回归分析20 世纪70 年代：结构方程模型时代正式来临结构方程模型是一门基于统计分析技术的研究方法学，它主要用于解决社会科学研究中的多变量问题，用来处理复杂的多变量研究数据的探究与分析。

在社会科学及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。

SEM能够对抽象的概念进行估计与检定，而且能够同时进行潜在变量的估计与复杂自变量/ 因变量预测模型的参数估计。

结构方程模型是一种非常通用的、主要的线形统计建模技术，广泛应用于心理学、经济学、社会学、行为科学等领域的研究。

实际上，它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领域的统计分析方法的综合。

多元回归、因子分析和通径分析等方法都只是结构方程模型中的一种特例。

结构方程模型是利用联立方程组求解，它没有很严格的假定限制条件，同时允许自变量和因变量存在测量误差。

在许多科学领域的研究中，有些变量并不能直接测量。

实际上，这些变量基本上是人们为了理解和研究某类目的而建立的假设概念，对于它们并不存在直接测量的操作方法。

人们可以找到一些可观察的变量作为这些潜在变量的“标识”，然而这些潜在变量的观察标识总是包含了大量的测量误差。

在统计分析中，即使是对那些可以测量的变量，也总是不断受到测量误差问题的侵扰。

自变量测量误差的发生会导致常规回归模型参数估计产生偏差。

虽然传统的因子分析允许对潜在变量设立多元标识，也可处理测量误差，但是，它不能分析因子之间的关系。

只有结构方程模型即能够使研究人员在分析中处理测量误差，又可分析潜在变量之间的结构关系。

简单而言，与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型。

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”。

表7-2 模型变量对应表4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。

结构方程模型估计案例结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）是一种常用的多变量统计分析方法，可以用来建立因果关系模型，并对模型中的参数进行估计。

以下是一个使用结构方程模型进行估计的案例。

假设我们要研究一些城市中大学生的幸福感，该模型包含三个潜在变量：经济条件（Economic Conditions）、社交支持（Social Support）和幸福感（Well-being）。

经济条件和社交支持通过各自的指标变量进行测量，幸福感由经济条件和社交支持两个潜在变量作为预测变量进行建模。

首先，我们需要收集一些数据来进行分析。

假设我们随机选择了1000名大学生，并针对每个大学生进行问卷调查，获取以下数据：1.经济条件指标变量的测量方法：- 房产数量（Property）：测量每个大学生拥有的房产数量。

- 家庭资产（Wealth）：测量每个大学生家庭的总资产。

2.社交支持指标变量的测量方法：- 朋友数量（Friends）：测量每个大学生拥有的朋友数量。

- 亲友支持（Support）：测量每个大学生从亲友那里获得的支持程度。

- 社交活动（Activities）：测量每个大学生参与的社交活动的频率。

3.幸福感指标变量的测量方法：- 主观幸福感（Subjective Well-being）：通过问卷让每个大学生评估自己的主观幸福感程度。

- 心理健康（Mental Health）：通过问卷让每个大学生评估自己的心理健康状况。

接下来，我们可以使用结构方程模型对这些数据进行分析和估计。

首先，我们需要建立模型。

可以采用如下模型：-经济条件→幸福感-社交支持→幸福感然后，我们需要根据数据对模型中的参数进行估计。

可以使用最小二乘法来估计参数。

在估计过程中，我们还可以考虑一些控制变量，如性别、年龄等，以控制其他可能影响幸福感的因素。

最后，我们可以进行模型拟合度检验，检查模型是否与实际数据拟合得好。