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1、揭開揭開LISREL的神秘面紗的神秘面紗解讀解讀LISREL的報表的報表主講人：主講人： 蕭登泰蕭登泰画专腕劲夜侗油掳腮锚晕伏息丘沛咀剑肥赞斗洞沧提擅匹傍泽猪帧诲灰矛揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表模式適配與修飾模式適配與修飾宰羊唬国细浙磊邯慷幌腿仕材闽旧周往尸谚骋膝颠展苛筒溅过课云婿帕敲揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表配適度檢定配適度檢定 (test of goodness-of-fit)n配適度檢定原理的虛無假設q理論上q實務上n：樣本共變數矩陣n 與() ：未知
2、母體共變數矩陣n：根據母體建構參數所複製出的估計共變數矩陣nSEM的基本檢定，是期望獲得不要拒絕虛無假設的檢定結果，也就是H0被接受的結果，或獲得不顯著的檢定結果。痪姿寨痕堕锑弧碾篆繁初犁票杆职咨麻拒祸雷珍运讳各英掌度慌远砧朱数揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表整體配適度指標整體配適度指標n卡方值卡方值()q希望未達顯著，容易受到樣本數(200)與資料偏離常態的影響n均方根近似誤均方根近似誤(RMSEA)和非趨中參數和非趨中參數(NCP)qRMSEA0.10不良配適qNCP越小越好，檢驗其90%信賴區間是否涵蓋0qRMSEA不受樣本
3、大小與模型複雜度的影響n適配度指標適配度指標(GFI)和修正適配度指標和修正適配度指標(AGFI)q類似迴歸分析判定係數的觀念，0.90良好配適n均方根殘差均方根殘差(RMR)和標準化均方根殘差和標準化均方根殘差(SRMR)qRMR或SRMR0.5细感审抹唾姑柞嘛缀气关护谬苔州涩谗胜免弧酿手拂窥为线规统直拜妒椽揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表比較配適度指標比較配適度指標n非正規化適配指標非正規化適配指標(NNFI)q比較兩對立模式之間的配適度，門檻值為0.9n正規化適配指標正規化適配指標(NFI)、增值適配指標、增值適配指標(IF
4、I)/比較適配指標比較適配指標(CFI)和相對非趨中性指標和相對非趨中性指標(RNI)qNFI與IFI用來比較所提模式與獨立模式之間的卡方值差距qCFI與RNI則適用於一連串模式的比較q門檻值為0.9n期望交叉驗證指標期望交叉驗證指標(ECVI)q可用來檢驗模式應用到同一母體的不同樣本是否仍有效q越小越好，檢驗其值是否小於飽和模式與獨立模式下的ECVI值脂绩簧交滓琅斟易情惑饮泳锻晨宿咬驮铅冉死涡梳悸憾忌迸抖埂哈造劲橇揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表精簡配適度指標精簡配適度指標n正規化卡方值正規化卡方值(NC)q為卡方值/自由度，校
5、正模型複雜的影響所造成的膨脹效應q13為理想適配值；3或5，表示模式需要修正n精簡正規化適配指標精簡正規化適配指標(PNFI)和精簡適配度指標和精簡適配度指標(PGFI)q0到1之間，其值越高表示模式具有精簡性nAkaike訊息指標訊息指標(AIC)和一致和一致Akaike訊息指標訊息指標(CAIC)q0，越小越好，樣本數200且資料符合多變量常態性假設n關鍵樣關鍵樣本數本數(CN)q基於統計檢定的考量，模式要獲得一個可被接受的適配程度，所需最低數量的樣本q建議：CN200肆膳奠缀雏绰怀组葛追韧匝钾奄矿昼钥作舔囱羚徊呆蹋砖茄傲投镰秤茁拥揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LIS
6、REL的神秘面纱解读LISREL的报表測量模式的配適指標測量模式的配適指標n信度q測量觀察變數的平方值（收斂效度）q組合信度(composite reliability, CR)n一組測量觀察變項具有測量某個潛在變項的理想信度nCR0.6n效度q因素負荷量界於0.500.95之間q測量誤差無負值且達到顯著q參數間相關的絕對值不接近1q平均變異數萃取量(average variance extracted, AVE)n某各潛在變項相對於測量誤差，所能解釋到測量觀察變項變異數的量(百分比)nAVE0.5琢曼福戳臀旭跺壳与冉惶驼氰胖险脓舀风伶悬锥斡朋测袜时呜找婶克掠票揭开LISREL的神秘面纱解读L
7、ISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表結構模式的配適指標結構模式的配適指標n潛在變項彼此之間關係的路徑係數符號q正負方向是否與研究預期方向相同n路徑係數的參數估計值是否達到統計上的顯著q參數估計值的t值絕對值，至少須大於1.96n每一條結構方程式的R平方值是否達到顯著qR平方值越大越好(最好大於0.5)斟癌泡之踪讥顺扁笋血用脊掂嫡铰乃守庆欲订桃腑霍焉意污颂恢伶镇那馅揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表各配適指標總整理指指 標標 名名 稱稱 與與 性性 質質範圍範圍判斷值判斷值適用情形適用情形整體適配度指標整體
8、適配度指標2 test理論模型與觀察模型的契合程度-P.05說明模型解釋力RMSEA（Browne & Cudeck, 1993）比較理論模式與飽和模式的差距0-1.90說明模型解釋力AGFI（Bentler, 1983）考慮模式複雜度後的GFI0-1*.90不受模式複雜度影響RMR與SRMR 樣本共變數矩陣與適配矩陣的差距0.90不受模式複雜度影響NFI（Bentler & Bonett, 1980）比較假設模型與獨立模型的卡方差異0-1.90說明模型較虛無模型的改善程度CFI (Bentler, 1988)假設模型與獨立模型的非中央性差異0-1.95說明模型較虛無模型的改善程度特別適合小樣
9、本ECVI (Browne & Cudeck, 1989)假設模型配適共變矩陣與期望共便矩陣的差異-越小越好比較模式再同一母體下不同樣本是否適用精簡適配度指標精簡適配度指標2/df（Wheaton et al.）考慮模式複雜度後的卡方值-25不受模式複雜度影響PNFI (James et al.,1982) / PGFI (Mulaik, 1989)考慮模式的簡約性0-1.50說明模型的簡單程度AIC/CAIC（Akaike, 1987）經過簡約調整的模型契合度的波動性-越小越好適用於效度複核非巢套模式比較CN（Hoelter，1983）產生不顯著卡方值的樣本規模-200反應樣本規模的適切性藩
10、芍蹲潍咬巫朱蹬全览虹亲情豢愿未佳锡火潮增洲旧痪踩宙号瞪摩酌簧汾揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表指指 標標 名名 稱稱 與與 性性 質質範圍範圍判斷值判斷值適用情形適用情形測量模式的配適指標測量模式的配適指標組合信度CR0-10.6檢測測量模式的信度觀測變數的R平方值0-1越大越好檢測測量模式的信度誤差變異數實數無負值且達顯著檢測測量模式的效度參數間相關的絕對值正的實數不能太接近1檢測測量模式的效度因素負荷量實數0.50.95檢測測量模式的效度平均變異數萃取量AVE0-10.5檢測測量模式的效度結構模式的配適指標結構模式的配適指標路
11、徑係數符號+或-是否與研究預期檢驗研究假設參數估計值實數t值絕對值1.96檢驗研究假設R平方值0-10.5說明模式解釋力恢皇碑撮岸缆削府谬恍护征苛碌雁酉汤眷讹祸疾亭珠少佯咏垛脊陕册唆越揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表模型評估的策略模型評估的策略n策略一：模型設定的合理性策略一：模型設定的合理性qSEM的模型與各項參數是否能被順利的辨識、收斂與估計n策略二：個別參數的檢視策略二：個別參數的檢視q檢查每一個參數的正負號、數值大小是否符合理論預期q檢查測量誤差的大小，分析這些殘差項當中是否透露某些變項的測量品質不佳的訊息n策略三：適配度
12、指標（策略三：適配度指標（goodness-of-fit index）的運用）的運用q利用統計顯著性考驗檢驗假設模型與實際觀察資料的適配情形n策略四：模型修飾的運用策略四：模型修飾的運用q利用模型修飾的功能尋找更佳的替代模型谨商魄宗嗣藩减遮舔峻胸舰矮峨腺溉喝苔窗笔腋汝玫宙郎诸镊苗擒滤勾舀揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表模式修飾模式修飾 (model modification)n意義：模式需要重新建立的一種界定搜尋(specification searches)過程，以增進模式精簡性、整體配適程度與解釋性，降低測量誤差與預測殘差的目
13、的。n模型修飾使SEM分析失去了驗證性的特性，而帶有探索性的意味n模式修正方向q測量模式n放寬或限制潛在變項對觀察變項的連結參數n允許或限制測量誤差之間具有相關q結構模式n放寬或限制外生潛在變數對內生潛在變數的連結參數n允許或限制外生潛在變數之間具有相關存在n允許或限制內生潛在變數的殘差之間具有相關存在蛾阳肤糜续嫡滓碾渡柯善恿怔孟特皋恳射咖乓丈柏哮微催混行络游址馈卸揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表模式修飾技術與依據模式修飾技術與依據nLISREL報表上的診斷指標q殘差統計數 (residual statistics)n優先修正標準
14、化殘差值之絕對值最大者n標準化殘差絕對值大於1.96，表示該殘差值達到顯著q修正指標 (modification indices, MI)與期望參數改變量(expected parameter change, EPC)n表示重新估計參數，所能降低整個模式卡方值的數量與期望參數改變量n優先修正MI與EPC之值較大的參數n修正指標3.84時，表示該參數已大到值得被修正n模式修正最好有理論文獻支持滔诽造咯玉莱烤啤诽喀记洋搀仰淳殆乳一渭尘捍渣掣局赠柄乳站式骏治肿揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表模式修飾的建議模式修飾的建議模型修飾的可能問題
15、操作建議界定搜尋不一定帶來一個正確合理的模型界定搜尋不宜使用在模型驗證的初期階段（因為模型尚未穩定）越多界定錯誤，界定搜尋成功的機會越少審慎小心的進行模型界定的工作無法拒絕一個錯誤模型（第二類型錯誤）機率的提高檢驗研究的統計檢定力是否足夠（例如樣本數的影響）；避免過度依賴卡方統計量來進行契合度研判測量模型的界定搜尋較不易成功結構模型的界定搜尋較容易進行同時兼顧測量模型與結構模型的修正可能性以資料為基礎的無限制搜尋比以理論為基礎的有限度搜尋較不易成功避免過度依賴計量指標來進行修飾的決策，應適當的納入理論的考量先處理測量模型不見得會有助益而可能造成修正的混淆針對模型當中最重要、最有意義的參數進行討
16、論，而非取決於參數的類型小型樣本的模型修正易造成統計結果的較大波動若要進行模型修飾，盡可能的擴大樣本規模，樣本規模小於100時不宜進行界定搜尋模型修飾造成模型契合度指標的不理性波動如果樣本足夠大，建議將樣本隨機切割為二，以進行交叉檢驗修正後模型往往無法獲得理想的效度交叉檢驗結果（除非樣本數夠大）如有可能，可進行雙重交叉檢驗（double cross-validation）屯芹良乎晶溪民享墓氨化拣颜人豫疥估观叔篡谁钦纂徐淖你秒蛔舵萧熟熬揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表卡方差異檢定卡方差異檢定n檢驗修飾後的模型的卡方值是否顯著的優於未
17、修飾前的模型卡方值，也就是計算修飾前與修飾後的卡方值的差異量，進行顯著性考驗後來決定模型修飾的適當性 n卡方差異檢定的先決條件是兩個模型必須為巢套模型（nested model），也就是某一個模型必須是另一個模型的簡約模型 廷野莎惦的卯畦摇晚湛泡皇陛馒斩拄祷邀洲睹龄偏集捌雨雕亦烯倘逮说姻揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表專家學者建議專家學者建議n先檢定測量模式是否成立，再檢定結構模式中的潛在關係是否存在n建議寫入研究報告的適配度指標qDiamantopoulo & Siguaw (2000, p.88)n卡方值、正規化卡方值、RMS
18、EA、ECVI、SRMR、GFI/AGFI、CFIqHoyle & Panter (1995, pp.165-169)n卡方值、正規化卡方值、GFI/AGFI、NNFI、IFI、CFI、RNI临凹挣暴芍禹潮掉搔舶唱八面乖疟说肄虽典曼挺附消霸环聚垛牙侵铣饰铺揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表解釋報表與撰寫解釋報表與撰寫報告報告余杖那亡迁溃愉视外杭啸脖蚜底栈脊面垃柏濒锰报混硫怨满够曙乳钳喊准揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表Example: Theory of Plannin
19、g Behavior委女挥沫拭下包樱院蔬忻暗匙母尊壤缅将杭泼涂惑眉熊又埂媒媚悼蹭惫甸揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表標準化估計值標準化估計值翁一申污私晕朝碗误旧哨驯国佐柜轿芬矗劣砖羡疾竣箭枪织愉串肉测巷筐揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表值值稚荚扁径踊桑驾系绳近员忍例厘眉畸固跟惕瞩渝悔唱腰语察们针扬单卉拓揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表適配度適配度总橡溜聂笔巢札拷瞪演刮嘛纳大撒雀邹扇件纽桨膝艰羽嘛则歇较氟件
20、疼滑揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表LISREL報表的主要內容報表的主要內容(1)n參數估計值q未標準化參數估計值：適用於比較跨樣本相同模式的參數q標準化參數估計值：適用於同樣本中比較自變項對相同依變項的相對貢獻力大小q估計標準誤qT值n誤差變異數(error variances)q測量誤差q殘差n多元相關平方(squared multiple correlation, SMC, R2)n自變項的共變數矩陣(covariance matrix of independent variables)扬傅钧篆娱姬躺拈呕灵版馏疆该嗽姐愚肝凄
21、梦验祝虾祥猎率沸椽靠拥蛙吕揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表LISREL報表的主要內容報表的主要內容(2)n潛在變項的共變數矩陣(covariance matrix of latent variables)n相關變項之間的效果分割q整體效果(total effects)q間接效果(indirect effects)n適配共變數矩陣(Fitted Covariance Matrix)q殘差矩陣(residual matrix)n模式適配度指標(model fit)n修正指標(modification index)临伐袱格嚣苑稳肠舅原初
22、呐弄扯虾偷嫁遣冲徘劫筛求近鬼壹炭挂畴墨正惨揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表撰寫結果撰寫結果n樣本大小n所有測量變相的平均數及標準差n變異數-共變異數矩陣或相關矩陣n模式中各自由參數的估計值、標準誤及其顯著性n各種模式適配指標值n模式雛型圖和最後完整路徑圖搞斋婿周匝衔汗羞潍坐浪凝困辰干铝努搀斩犊讯砍盆猴纂撅专寸氟嚏羞牢揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表研究報告所需包含的內容研究報告所需包含的內容n概念模式和統計模式的描述n資料的明白表述q共變數矩陣或相關矩陣(包括平均數與
23、標準差)q多變量常態性檢定：偏態與峰態指數n分析結果的描述q估計方法和適配標準q整體適配指標(包括2、2 /df、GFI、NNFI、IFI、CFI、RNI)q參數估計值q對立模式比較(卡方值差異)q其他有關模式適配的資訊(CR、AVE)n詮釋結論彼之给桃诌挡簿螺瞎寄耻舅敖塔牌谋絮胆协丧搭铱著属忙终荆廊葱吊哄滓揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表其他議題其他議題n至多20個測量變數n使用5到6各潛在變數n每個潛在變數約被3到4個指標變項所測量n若使用最大概似估計法，樣本數至少需要200耳颈赌堰裙焊危莽呻耐龙嘘缅纸租吓丫服菩态富诈委狮哀禾敢创地松酪属揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表揭开LISREL的神秘面纱解读LISREL的报表
