最新★结构方程模型要点资料

结构方程模型案例重点讲义资料以下是结构方程模型案例重点讲义资料的主要内容：一、结构方程模型的基本概念1.1结构方程模型的定义和目的1.2结构方程模型的组成部分（潜变量、测量变量、误差项、因果关系）1.3结构方程模型的表示方式（路径图、方程式）二、测量模型的构建2.1潜变量的定义和测量2.2测量模型的评估准则（信度、效度、合理性）2.3验证性因素分析（CFA）的步骤和方法2.4模型修正指标（修正指数、比较指数、适配指数）三、结构模型的构建3.1潜变量间的因果关系的设定3.2结构模型的估计方法（最小二乘估计法、最大似然估计法）3.3结构模型的适配度检验（适配指数、残差、误差修正模型）四、模型分析和解释4.1结构方程模型的参数估计和显著性检验4.2模型拟合程度的评估（拟合指数、误差修正指数、SRMR）4.3预测能力和因果关系的解释4.4结果的解释和可信度评价五、结构方程模型在实际研究中的应用案例5.1教育领域中的结构方程模型应用5.2金融领域中的结构方程模型应用5.3健康领域中的结构方程模型应用5.4社会科学领域中的结构方程模型应用六、结构方程模型案例分析技巧和注意事项6.1结构方程模型数据的准备和处理6.2模型设定和变量选择的技巧6.3数据样本量的要求和样本偏倚的处理6.4模型解释和模型比较的技巧总结：结构方程模型是一种强大的统计分析工具，可以帮助研究人员深入理解和解释潜变量之间的因果关系。

掌握结构方程模型的基本概念和构建步骤，能够为实际研究提供有力的支持。

在使用结构方程模型时，需要注意模型设定和变量选择的合理性，样本量和样本偏倚的问题，以及模型解释和比较的技巧。

随着结构方程模型在不同领域的广泛应用，我们可以看到其在教育、金融、健康和社会科学等领域中的重要作用。

因此，进一步学习和掌握结构方程模型的技巧和方法，对于提高研究质量和推动学科发展具有重要意义。

★结构方程模型要点一、结构方程模型的模型构成1、变量观测变量：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，由观测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内生观测变量：内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2、参数（“未知”和“估计”）潜在变量自身：总体的平均数或方差变量之间关系：因素载荷，路径系数，协方差参数类型：自由参数、固定参数自由参数：参数大小必须通过统计程序加以估计固定参数：模型拟合过程中无须估计（1）为潜在变量设定的测量尺度①将潜在变量下的各观测变量的残差项方差设置为 1②将潜在变量下的各观测变量的因子负荷固定为 1（2）为提高模型识别度人为设定限定参数：多样本间比较（半自由参数）3、路径图（1）含义：路径分析的最有用的一个工具，用图形形式表示变量之间的各种线性关系，包括直接的和间接的关系。

（2）常用记号：①矩形框表示观测变量②圆或椭圆表示潜在变量③小的圆或椭圆，或无任何框，表示方程或测量的误差单向箭头指向指标或观测变量，表示测量误差单向箭头指向因子或潜在变量，表示内生变量未能被外生潜在变量解释的部分，是方程的误差④单向箭头连接的两个变量表示假定有因果关系，箭头由原因（外生）变量指向结果（内生）变量⑤两个变量之间连线的两端都有箭头，表示它们之间互为因果⑥弧形双箭头表示假定两个变量之间没有结构关系，但有相关关系⑦变量之间没有任何连接线，表示假定它们之间没有直接联系（3）路径系数含义：路径分析模型的回归系数，用来衡量变量之间影响程度或变量的效应大小（标准化系数、非标准化系数）类型：①反映外生变量影响内生变量的路径系数②反映内生变量影响内生变量的路径系数路径系数的下标：第一部分所指向的结果变量第二部分表示原因变量（4）效应分解①直接效应：原因变量（外生或内生变量）对结果变量（内生变量）的直接影响，大小等于原因变量到结果变量的路径系数②间接效应：原因变量通过一个或多个中介变量对结果变量所产生的影响，大小为所有从原因变量出发，通过所有中介变量结束于结果变量的路径系数乘积③总效应：原因变量对结果变量的效应总和总效应=直接效应+间接效应4、矩阵方程式（1）和（2）是测量模型方程，（3）是结构模型方程测量模型：反映潜在变量和观测变量之间的关系结构模型：反映潜在变量之间因果关系5、结构方程模型的八种矩阵概念符号代表意义结构模型矩阵B 内生潜在变量被内生潜在变量解释之回归矩阵（回归系数）Γ内生潜在变量被外生潜在变量解释之回归矩阵（回归系数）测量模型矩阵Λx 外生观测变量被外生潜在变量解释之回归矩阵（因素载荷）Λy 内生观测变量被内生潜在变量解释之回归矩阵（因素载荷）φ外生潜在变量之协方差矩阵（因素共变）残差矩阵Ψ内生潜在变量被外生潜在变量解释之误差项协方差矩阵（解释残差）Θδ外生观测变量被外生潜在变量解释之误差项协方差矩阵（X 变量残差）Θε内生观测变量被内生潜在变量解释之误差项协方差矩阵（Y 变量残差）二、模型整体评价指标名称指标含义接受标准适用情形残差分析未标准化残差RMR 未标准化假设模型整体残差越小越好了解残差特性标准化残差SRMR标准化模型整体残差<.08了解残差特性xx（1）yy（2）B（3）拟合效果指标绝对拟合效果指标卡方值导出矩阵与观测矩阵的整体相似程度卡方自由度比卡方值/自由度<2 不受模型复杂程度影响拟合指数GFI 模型可解释观测数据的方差与协方差比>.90 说明模型解释力调整拟合指数AGFI 用模型自由度和参数数目调整的GFI>.90 不受模型复杂程度影响简效拟合指数PGFI 用模型自由度和参数数目调整的GFI>.50 说明模型的简单程度相对拟合效果指标正规拟合指数NFI 假设模型与独立模型的卡方差异>.90说明模型较虚无模型的改善程度非正规拟合指数NNFI 用模型自由度和参数数目调整的NFI>.90 不受模型复杂程度的影响替代性指标非集中性参数NCP 假设模型的卡方值距离中央卡方值分布的离散程度越小越好说明假设模型矩阵中央卡方值的程度相对拟合指数CFI 假设模型与独立模型的非中央性差异>.95说明模型较虚无模型的改善程度，特别适合小样本平均概似平均误根系数RMSEA 比较理论模型与饱和模型的差距<.05 不受样本数与模型复杂度影响讯息指数AIC 经过减效调整的模型拟合度的波动性越小越好适用效度复核非嵌套模型比较一致信息指数CAIC 从样本量方面对AIC进行调整越小越好适用效度复核非嵌套模型比较关键样本指数CN 接受假设模型所需的样本数目>200 反映样本规模的适切性三、模型修正1、参考标准模型所得结果是适当的；所得模型的实际意义、模型变量间的实际意义和所得参数与实际假设的关系是合理的；参考多个不同的整体拟合指数；2、修正原则①省俭原则两个模型拟合度差别不大的情况下，应取两个模型中较简单的模型；拟合度差别很大，应采取拟合更好的模型，暂不考虑模型的简洁性；最后采用的模型应是用较少参数但符合实际意义，且能较好拟合数据的模型。

结构方程模型介绍随着社会科学研究方法的不断发展和进步，结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）作为一种多元统计分析方法逐渐被学者们所重视和应用。

SEM不仅可以用于检验理论模型的拟合度，还可以用于检验因果关系的存在性，并进行预测和模拟分析。

本文将从SEM的基本概念、应用领域、建模流程和常用软件等方面进行介绍。

一、基本概念1. 结构方程模型（SEM）的定义结构方程模型是一种通过变量之间的潜在关系来描述现象的统计模型。

它将观测变量和潜在变量作为模型的构成部分，通过变量之间的因果关系来解释变量之间的关系。

SEM可以用于探究变量之间的关系、检验理论模型的拟合度、预测未来变量的发展趋势等。

2. SEM的基本组成SEM由三部分组成：测量模型、结构模型和误差项。

其中测量模型包括潜在变量和观测变量，结构模型包括潜在变量和观测变量之间的因果关系，误差项则是指观测变量中不受潜在变量和结构模型影响的随机误差。

3. SEM的优势相较于传统的多元回归分析和路径分析等方法，SEM具有以下优势：（1）可以同时处理多个因变量和自变量之间的关系；（2）可以同时考虑测量误差和模型误差的影响；（3）可以将潜在变量和观测变量之间的关系纳入到模型中，更加贴近实际研究问题；（4）可以通过模型拟合度指标来评估研究模型的适应性；（5）可以进行模型的预测和模拟分析。

二、应用领域SEM广泛应用于社会科学领域，如心理学、教育学、管理学、社会学等。

具体应用领域包括但不限于以下方面：1.心理学领域SEM可用于探究心理学中的各种潜在变量之间的关系，如人格因素与心理健康、社会支持与应对策略等。

2.教育学领域SEM可用于探究教育学中的各种潜在变量之间的关系，如教育投入与学生成绩、学习动机与学习成绩等。

3.管理学领域SEM可用于探究管理学中的各种潜在变量之间的关系，如领导风格与员工绩效、组织文化与员工满意度等。

4.社会学领域SEM可用于探究社会学中的各种潜在变量之间的关系，如社会支持与幸福感、社会资本与社会信任等。

结构方程模型知识点总结一、SEM的基本概念1.1 潜变量和观察变量SEM中的变量分为潜变量和观察变量两种。

潜变量是无法直接观测到的，但通过观察变量的测量可以间接反映出来的变量，比如抽象的概念、态度或行为。

观察变量是可以直接测量和观察到的变量，它通过对潜变量的测量可以间接反映出来的现象或特征。

1.2 路径图和模型图SEM通过路径图和模型图来表示变量之间的关系。

路径图用箭头表示变量之间的因果关系，箭头的方向表示因果关系的方向，箭头的粗细表示因果关系的强度。

模型图将观察到的变量和潜变量以及它们之间的关系用图形化的方式表达出来。

1.3 测量模型和结构模型SEM包括测量模型和结构模型两个部分。

测量模型用于描述观察变量和潜变量之间的关系，它通过因子分析或确认因素分析来检验观察变量和潜变量之间的关系。

结构模型用于描述潜变量之间的因果关系，它通过路径分析来检验和估计潜变量之间的因果关系。

1.4 模型拟合度和参数估计SEM通过拟合度指标（比如χ²值、RMSEA、CFI等）来检验模型的拟合程度。

拟合度指标可以用来评估模型对观测数据的解释程度。

参数估计则是用来估计模型中的参数，比如路径系数、测量误差和因子之间的协方差等。

二、SEM的应用领域2.1 社会科学研究在社会科学研究中，SEM广泛应用于心理学、教育学、管理学、政治学等领域。

研究者可以利用SEM来检验和估计变量之间的因果关系，比如影响人们行为的因素、组织管理的影响因素等。

2.2 经济学研究在经济学研究中，SEM可以用来检验和估计宏观经济模型或微观经济模型。

研究者可以利用SEM来分析不同变量之间的关系，比如GDP和通货膨胀之间的关系、利率变动对企业盈利的影响等。

2.3 公共卫生研究在公共卫生研究中，SEM可以用来检验和估计潜变量之间的关系，比如疾病和环境因素之间的关系、健康行为和健康状况之间的关系等。

研究者可以利用SEM来揭示潜在的影响因素，从而提出有效的干预措施。