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1、結構方程模型進階結構方程模型進階張偉豪張偉豪SPSS宏德國際軟體諮詢資深顧問宏德國際軟體諮詢資深顧問成大企管博士候選人成大企管博士候選人勞委會職訓局專任講師勞委會職訓局專任講師南部希望園區顧問南部希望園區顧問俄郁屠躇格仲郑捧匪洒落灰泪继泡潜柜椎惜缮纵耪唐披绥彬浴咨穆楼壁雷结构方程模型进阶结构方程模型进阶大綱大綱SEM概念概念SEM參數估計原則參數估計原則SEM十誡十誡SEM注意事項注意事項結構模式與測量模式結構模式與測量模式分析資料的多元常態及例外值檢核分析資料的多元常態及例外值檢核(Bollen- Stine 檢定檢定)Bootstrap應用應用共線性的判定共線性的判定結構模式的二階段準則結
2、構模式的二階段準則參數的解讀參數的解讀眩懊照奢耻吱艇基奥指倦姿币锤萎桥炭为巡乖云靛历公幼斯钾伐币角疗御结构方程模型进阶结构方程模型进阶大綱大綱何謂信度與效度？何謂信度與效度？信、效度的種類信、效度的種類探索式因素分析探索式因素分析vs.驗證式因素分析驗證式因素分析問卷信度評估問卷信度評估Cronbachs (標準化與非標準化係數的區別標準化與非標準化係數的區別)組內相關係數組內相關係數 (Intraclass correlation coefficient, ICC)組成信度組成信度 (Composite Reliability, CR)平均變異數萃取量平均變異數萃取量 (Average Va
3、riance Extracted, AVE)問卷效度評估問卷效度評估收斂收斂 (convergence)效度、區別效度、區別 (discriminant)效度效度交叉效度交叉效度 (cross validity)浑敢积甘缴蜀墩梭凑浚颇盘蓟辙俄惰撵苍投霄化浸闲峰卫甩娱啮虹涪闭谎结构方程模型进阶结构方程模型进阶文獻文獻1.Anderson J.C. and Gerbing D.W. (1988), Structural Equation Modeling in practice: a Review and Reccomended Two-Step Approach, Psychological B
4、ulletin, 103, 3. 2.Bollen, K.A. (1989). Structural equations with latent variables. New York: Wiley. 3.Chin, W.W., “Issues And Opinion on Structural Equation Modeling”, MIS Quarterly, Vol.22(1), pp.7-16,1998.4.Diamantopoulos, Adamantios and Judy A. Siguaw (2000), Introducing LISREL: A Guide for the
5、Uninitiated. London: Sage Publications.5.Fornell and Larcker (1981), “Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error,” Journal of Marketing Research, 18 (February), 39-50. 6.McGraw, K. O., & Wong, S. P. (1996). Forming inferences about some intraclass correla
6、tion coefficients. Psychological Methods, 1(1), 30-46.7.Kline Rex B. (2005). Principles and Practice of Structural Equation Modeling (2. nd. ed.). New York: Guilford Press. 8.Torkzadeh, Koufteros,& Pflughoeft (2003) Confirmatory analysis of computer self-efficacy. Structural Equation Modeling, 10(2)
7、: 263-275.莱拢驶凭沽潍幅妇轩光顶寓旭驶寞丙脏啥疵入苯恿靳酮酉沁潦久凰胳然熄结构方程模型进阶结构方程模型进阶1.所有外生變數的變異數均是模型的參數所有外生變數的變異數均是模型的參數2.所有自變數之間的共變異數都是模型的所有自變數之間的共變異數都是模型的參數參數。3.所有潛在變數與觀察變數之間的因素負所有潛在變數與觀察變數之間的因素負荷量均是模型的參數荷量均是模型的參數4.所有的觀察變數或潛在變數之間的迴歸所有的觀察變數或潛在變數之間的迴歸係數都是模型的參數係數都是模型的參數5.應變數之間與自變數與應變數之間的共應變數之間與自變數與應變數之間的共變異數都變異數都不是不是模型的參數模型的參
8、數6.模型中的每一個潛在變數模型中的每一個潛在變數，必須給定一必須給定一個適當的潛在量尺個適當的潛在量尺SEM參數設定原則參數設定原則(Raykov & Marcoulides,2006)弘精苯传胁针跺孝独想擎旱矣淌琴烂畸荐叭彰声插渤魂潘俞掩紫暖剐沁拇结构方程模型进阶结构方程模型进阶所有外生變數的變異數均是模型的參數所有外生變數的變異數均是模型的參數砂诡妻妆苹擞垃愤章役藩功紧嘛彦忱染暇尝谅痞赐他肾收瞬瑚弦詹冕矾斤结构方程模型进阶结构方程模型进阶所有自變數之間的共變異數都是所有自變數之間的共變異數都是模型的參數模型的參數妨斋襟区匝铂足灸拐都滨翅母况喷度突焕币齐卒虹疫挪歇鳞抓辖悍醛眠堪结构方程模型
9、进阶结构方程模型进阶所有潛在變數與觀察變數之間的所有潛在變數與觀察變數之間的因素負荷量均是模型的參數因素負荷量均是模型的參數杰夸拢戒酌蓟衫叙坛成荚拎命搽胀痪京糠喉剃五韶脱戍犁拷躯异蜂瓜终弦结构方程模型进阶结构方程模型进阶所有的觀察變數或潛在變數之間所有的觀察變數或潛在變數之間的迴歸係數都是模型的參數的迴歸係數都是模型的參數楚栽罩启镁俗责整辑颈楚推官舱堑谐摘溺全梆肺泄换永虾凤汾联貉祭蘑脊结构方程模型进阶结构方程模型进阶應變數之間與自變數與應變數之應變數之間與自變數與應變數之間的共變異數都間的共變異數都不是不是模型的參數模型的參數梦身讲敬笛字吠代啼辖炳翱是茅羞桨氛响扫渍渣踢蕊躁缆伸埂感陆爹撕刻结构
10、方程模型进阶结构方程模型进阶潛在變項與一般量測變項最大的不同在其不可潛在變項與一般量測變項最大的不同在其不可直接量測的特性直接量測的特性，因此潛在變項缺乏一個自因此潛在變項缺乏一個自然存在的尺度然存在的尺度，而必須以人為的手段設定尺度而必須以人為的手段設定尺度SEM最常使用的方法是將最常使用的方法是將外生潛在變項外生潛在變項變異變異數設為數設為1;或將潛在變項其中的一個或將潛在變項其中的一個測量變項與測量變項與潛在變項潛在變項的因素負荷量設為的因素負荷量設為1。兩種方法結果一樣，若兩種方法結果一樣，若目的為理論驗證，採第二目的為理論驗證，採第二種方法較為適宜種方法較為適宜。SEM參數設定原則參
11、數設定原則-第第6原則探原則探討討D Dx1x2滿意度滿意度滿意度滿意度y1y2e ee e3 3L L1e e4 4e eL L21L L4WW1忠誠度忠誠度忠誠度忠誠度標準化設定標準化設定未標準化設定未標準化設定现拇丽租狼缔艘多瑚援蹄胚诅掘飞淆鲤窒帅聚掳蝗驴癣罢灌蚊魔别杠努劈结构方程模型进阶结构方程模型进阶結構方程模型估計十誡結構方程模型估計十誡(Grimm & Yarnold, 2006)第十誡第十誡SEM不要用於小樣本不要用於小樣本 (100個以下個以下)第九誡第九誡當利用共變異數矩陣分析時，要根據變數尺當利用共變異數矩陣分析時，要根據變數尺度選擇正確的矩陣度選擇正確的矩陣如變數均為連
12、續尺度，則可用一般的共變異如變數均為連續尺度，則可用一般的共變異數矩陣；若為連續與類別尺度混合，則採用數矩陣；若為連續與類別尺度混合，則採用polychoric matrix；若為連續與順序尺度；若為連續與順序尺度混合，則採用混合，則採用polyseries matrix。寿值共移蹭铃翠桑包械交淡碰靛羽糠樱弦钮羹椎陕市饺莆蚁躲雅骂司碑亩结构方程模型进阶结构方程模型进阶結構方程模型估計十誡結構方程模型估計十誡(Grimm & Yarnold, 2006)第八誡第八誡模式選擇要以配適度良好，精簡模型為主模式選擇要以配適度良好，精簡模型為主第七誡第七誡資料分析需符合多元常態，因此所有變數要資料分析需
13、符合多元常態，因此所有變數要符合常態分配，亦即變數不可以是二分變數。符合常態分配，亦即變數不可以是二分變數。第六誡第六誡要使用多個配適指標做為模型評估是否配適要使用多個配適指標做為模型評估是否配適良好的依據良好的依據匠穴斋铭雾公砷拢棋镀遵脖菲蹭觉震倘碧使滤昨吐娩吴睫慰脂股掂釉查邱结构方程模型进阶结构方程模型进阶結構方程模型估計十誡結構方程模型估計十誡(Grimm & Yarnold, 2006)第五誡第五誡模式估計除了要考慮統計證據外，也要把理模式估計除了要考慮統計證據外，也要把理論依據及實務上的考量考慮進來，論依據及實務上的考量考慮進來，第四誡第四誡測量模式要優先考量於結構模式。測量模式要優
14、先考量於結構模式。第三誡第三誡考慮多個可能的競爭模型考慮多個可能的競爭模型夷来汀窘轰困躲送陕句囤淤顿浸绝慷襟毛加掷凰彻瘫喝着遭狂坦撵碑拭湛结构方程模型进阶结构方程模型进阶結構方程模型估計十誡結構方程模型估計十誡(Grimm & Yarnold, 2006)第二誡第二誡有關於模式搜索，需要大樣本執行，分析時有關於模式搜索，需要大樣本執行，分析時最好有一個獨立的比較樣本。最好有一個獨立的比較樣本。第一誡第一誡絕對不要宣稱本估計模型是最佳模型絕對不要宣稱本估計模型是最佳模型。急突缸丢坤零袍誉谨胞般淹贩刃捻束溺沼笼盖闺宦窿挑豫戌军稼胶待洲荣结构方程模型进阶结构方程模型进阶SEM的注意事項的注意事項(C
15、hin, 1998)Capitalization on Chance根據修正指標的指示，在沒有任何理論依據根據修正指標的指示，在沒有任何理論依據下任意連結。下任意連結。利用探索式因素分析的結果放入驗證式因素利用探索式因素分析的結果放入驗證式因素分析下進行探討。分析下進行探討。SEM的假設為的假設為 S-()=0，不需要每一條，不需要每一條路徑去做假設，但結果需探討每一條的路徑去做假設，但結果需探討每一條的關係並說明。關係並說明。拘冯肆坡藤潭劳北匿翘蚌窃量繁拥霖丰左续缸檬辩酣夫棍赂钞翘哲铰赌孟结构方程模型进阶结构方程模型进阶SEM的注意事項的注意事項(Chin, 1998)所有的所有的SEM分析
16、均是反映型分析均是反映型(reflective)指標，不是形成型指標，不是形成型(formative)指標。指標。二階因素分析的存在，需先證明一階構二階因素分析的存在，需先證明一階構面據有收斂效度，二階因素分析時，對面據有收斂效度，二階因素分析時，對每一個一階因素的每一個一階因素的loadings也要達也要達0.7以以上。上。番卞毛矩摹种绎幻悼怔伪磨逞氨邱莲衷飘碧揩企通罚签近割烈威三牲闯斑结构方程模型进阶结构方程模型进阶SEM的注意事項的注意事項(Grimm & Yarnold, 2006)傳統的分析方法如傳統的分析方法如ANOVA，多元迴歸均，多元迴歸均假設變數本身的信度為假設變數本身的信度
17、為1；SEM將測量誤將測量誤差納入分析是一大特色。因此，兩個結差納入分析是一大特色。因此，兩個結果沒有比較的意義。果沒有比較的意義。SEM的分析的結果不可以拿來做的分析的結果不可以拿來做“因果關係因果關係”的推論。的推論。球瓤函歼诛矿辽咬增眼少噬兄纽星琢咬镁篮殉稍屹雕票粗贝九秉繁尼裙言结构方程模型进阶结构方程模型进阶結構模式與測量模式結構模式與測量模式分析資料的多元常態及例外值檢核分析資料的多元常態及例外值檢核(Bollen- Stine 檢定檢定)Bootstrap應用應用共線性的判定共線性的判定結構模式的二階段準則結構模式的二階段準則參數的解讀參數的解讀凤累私架滩咖涣田娩怂币员胶嚼咋愚品秒
18、澜唱薄肠券腑染咙曲吝愿蝗作诉结构方程模型进阶结构方程模型进阶結構模式與測量模式結構模式與測量模式-多元常態及極端值檢核多元常態及極端值檢核绘氓吟啦韶坤榴撇渤蛙洒槽许野斑川既误拾横庸浸牌甫霜娟功蹦黍攻惫伏结构方程模型进阶结构方程模型进阶View Analysis Properties驴挞赤捧榨吐迁橙琼脉祭迅颗戈斩邵趁亩蚀症铺也尖县享炼虾虱猛摄络肘结构方程模型进阶结构方程模型进阶多元常態檢定多元常態檢定顯示為多元非常態阔坏起团沂金棉蔗芹转锨秧伺统乒祈茂洗雷冰播柯灶深披达悟轧惶陌丛沿结构方程模型进阶结构方程模型进阶極端值檢定極端值檢定P2小於.001即為極端值,應予刪除,一次一個右究愉孩扦卞蓖域枉哨
19、跺臂龟扎搀岩龟闷戮疹拴瑰胁猪寝啦缘怜缅唱芯咒结构方程模型进阶结构方程模型进阶Bollen - Stine 檢定檢定 (1993)當輸入資料呈現非常態時，可採用當輸入資料呈現非常態時，可採用Bollen-Stine校正校正p-value ，三步驟如下：，三步驟如下：1.確認您的資料分配為非多元常態確認您的資料分配為非多元常態2.利用利用Bollen-Stine 校正校正p-value評估整體配評估整體配適度適度3.使用拔靴法使用拔靴法 (bootstrap)產生參數值、估產生參數值、估計參數標準誤及每個參數的顯著性檢定計參數標準誤及每個參數的顯著性檢定费母滋可诸鸳每惜歇酒罗取娇枣柜迸狄沤算些糊辅
20、寄拾闸烩照涸有脏寝帆结构方程模型进阶结构方程模型进阶小樣本分析處理小樣本分析處理Bootstrapping (拔靴程序拔靴程序)利用抽出放回的方式重覆抽樣來增加樣本數利用抽出放回的方式重覆抽樣來增加樣本數為了得到為了得到穩定穩定的平均數分布的平均數分布 (常態分配常態分配)、信、信賴區間及標準誤估計賴區間及標準誤估計弦怔舷揩换滴劣他淑械瓶磷糊辣席内溪魂零臼杀吝篱绰轩邦腰盘趁隧车棘结构方程模型进阶结构方程模型进阶Bollen-Stine bootstrap窝死瑚霹棵瞧躁缎应攫滇雾祁帅闭救医吁抽臭括镣慨平副闸烟拽腕仙杆灶结构方程模型进阶结构方程模型进阶Bollen-Stine 計算結果計算結果氨刨
21、庸阔治力菇燎号茵闪婆柬洞总竖钝碌塞历雾猜冰阉撩凤千愤券户吹导结构方程模型进阶结构方程模型进阶Bollen-Stine p-value形榆训屑主稠淮韭走乌妙惊理人事言髓旁渤确启亦酌九嚣称卵玄措涪嚷融结构方程模型进阶结构方程模型进阶Bootstrap Distributions卡方平均值秤匆薯茧逞操肘搐炼叔皇潮衷凉字沙汗鞘厚厅杉鉴麓比拾悄缩杰六片骏衔结构方程模型进阶结构方程模型进阶重新估計路徑值重新估計路徑值玉解瘁县拟待疮惕蘑秋肮拿扎捉回亲蔑辟依箭傀摇狭募轨让蔓论军袭颂祸结构方程模型进阶结构方程模型进阶估計值估計值匆没传影腾粒肯浦菱澄状从咳乎瓢击塌雍叶帆运署纳柜看烃眷蒸窥葬隐扔结构方程模型进阶结构
22、方程模型进阶Bootstrap估計值估計值家缴冉檀狞且苹柄菲昧录鹏啊阴枷忽熏凝踌邯南闷骨浆整锰墓常兹蕾漓英结构方程模型进阶结构方程模型进阶锑松违遗灯邀携授绥致半雷毕综哭殊忍收条爵传吉阔革响脏延傍韩抗背滋结构方程模型进阶结构方程模型进阶結構模式的二階段準則結構模式的二階段準則 (Bollen,1989)1.重新界定重新界定 SR 模型成為模型成為 CFA 模型，並讓模型，並讓所有的因素有相關。所有的因素有相關。2.View the structural portion of the SR as a path model.二階段準則是充份條件二階段準則是充份條件，假如測量與結假如測量與結構模型都是
23、一樣的構模型都是一樣的，整個模型就會正定整個模型就會正定。摊韭锚雨咯刽陆而话邑汀舀伶悔墨痒达亢悟距原荤滑蔓炙罪记弯换枣谢汉结构方程模型进阶结构方程模型进阶原始結構模型Figure 1箍诬贼度谐授太峡豪搔蝶卿侈滋众臆尧名撅抱徽箔彤氨米挛纱导挺殴葬鲁结构方程模型进阶结构方程模型进阶第一步：將模型重新架構成一階CFA有相關Figure 2饯吾蕊稚蛔现犹柞呻茁蹬宗哟附魂敦打锈靠妻趣乏林亢迟全拴冰鲍星绒笛结构方程模型进阶结构方程模型进阶Commentary: Issues and Opinion on Structural Equation Modeling1.The population from w
24、hich the data sample was obtained.2.The distribution of the data to determine the adequacy of the statistical estimation procedure.3.The conceptual model to determine the appropriateness of the statistical models analyzed.4.Statistical results to corroborate the subsequent interpretation and conclus
25、ions.乎久漠遏挝颓庇隧炒禹传义划积瓣义翼汪殿管缝黄鲍义才灶送喇佰趁野引结构方程模型进阶结构方程模型进阶信、效度的重要性信、效度的重要性信、效度的分析是社會科學研究的基礎，而達成這個目的：1.適當的調查工具(問卷)2.適當的過程(抽樣及分析)3.達到有意義的結果(推論)娶贫想屎锥删型吮赫攒窑蹦镭已万息站希戚蘸剔沂雪秸睁辰悍醋职写辕奴结构方程模型进阶结构方程模型进阶何謂信度與效度？何謂信度與效度？信度指測量工具本身的準確程度。信度可以從以下兩個角度來了解，一是測量工具穩定一致的程度，二是從測量的誤差情形。 效度(結果導向)指測驗分數的正確性。亦即指一個測驗能夠測量到它所想要測量的特質與實際情況
26、接近的程度。 论鞠诉熔奢源焚趴壕秋挝毋烦才彦局存值田液煌授槛棵认众柒烬疫晃榷硝结构方程模型进阶结构方程模型进阶信、效度的評估信、效度的評估not everything that can be counted counts, and not everything that counts can be counted.-Albert Einstein百發百中百發百中彈無虛發彈無虛發無的放矢無的放矢亂槍打鳥亂槍打鳥瞎猫碰上瞎猫碰上死耗子死耗子志在參加志在參加不在得名不在得名宦呈煽热辆沤携炕厢瘟捂灼例茎排圣碎见漾徒右陡钉封虎锁滤翟具鞭衷应结构方程模型进阶结构方程模型进阶研究中常見的信、效度研究中常見的
27、信、效度信度信度Cornbachs 、折半信度、再測信度、複本信度、互評信度、組成信度、組內相關係數(intra-class correlation, ICC)效度效度構面效度(收斂效度及區別效度) 、內容(表面)效度、平均變異數萃取量、效標效度(預測、同步效度) 、專家效度、法則效度、交叉(外部)效度、統計效度、MultiTrait-MultiMethod (MTMM)。氏趣讶吗痔路奇好羞我隋嵌设劝渊嚼湿寝喇荫骑住尊鬃泪呀下诀云括屑镇结构方程模型进阶结构方程模型进阶Cronbachs alpha惮翘蒂者婿竹沃圭晓味工平袜廷完焙垣芋谎码筒抿啃读掇伙配嫂萍烫银裕结构方程模型进阶结构方程模型进阶C
28、ronbachs 標準化與非標準化之差標準化與非標準化之差異異意州肆潞柠忙培苑呐药么筒秒饥稀枕禾邹庞薯罚贾怪鹏疚滞诧胚珠遏笔醚结构方程模型进阶结构方程模型进阶J1,J2 & J4,J5相關相關编熄说他亭犹颖主荷山碧腿绽烷块翔澎旁翁腐晓亭炸伍蟹哨斜轮漳堵明躯结构方程模型进阶结构方程模型进阶Cronbachs 標準化與非標準化之差標準化與非標準化之差異異非標準化係數非標準化係數標準化係數標準化係數量表題項變異量表題項變異數總合數總合量表題項加總量表題項加總後變異數後變異數量表包含的量表包含的總題數總題數所有題項皮爾森兩所有題項皮爾森兩兩相關的平均兩相關的平均涵冤汕奠赶膜蹄灭泣之当致禁绕捡黍篱戊多雌
29、筹烤噬逊咏涎质雪分吾戌妹结构方程模型进阶结构方程模型进阶Cronbachs 判定標準判定標準Cronbachs Alpha一般學者認為一般學者認為0.6以下以下量表應重編；至少要量表應重編；至少要0.7以上；以上；0.80.9表理想。表理想。Item-total correlation 0.4 以下刪除以下刪除0.90以上表示以上表示(Nancy et al. p 67)SPSS for Intermediate Statistics Use and Interpretation (2nd Ed.) (2005)修生锗梭颜步陷缩疵摸帛狱蔗韶允橇舰芒絮级洒是恳灰因粕盒歼无胺豹制结构方程模型进阶结
30、构方程模型进阶組內相關係數組內相關係數(Intraclass Correlation Coefficient, ICC)ICCs的目的是測量兩個或多個測量的目的是測量兩個或多個測量(或評估者或評估者)的一致性。又稱的一致性。又稱Inter-rater reliabilityICCs從概念上可視為組間變異與總變異之比從概念上可視為組間變異與總變異之比例。例。分析方法採用分析方法採用two-way ANOVA。ICC根據分析目的可分為六大類根據分析目的可分為六大類:請參考請參考(MaGraw & Wong, 1996)帚祖多车埠慨梦侨开胎野愁添寒缨费止锣叛静瘟君蛋饭池样况烹券擦历浸结构方程模型进阶
31、结构方程模型进阶組內相關係數組內相關係數(Intraclass Correlation Coefficient, ICC)绸返滨域陀灰汐擞绳布阜单瓦财粒雾澳雍做贡厅葛伞把掠倘婴橡坍妹椅楞结构方程模型进阶结构方程模型进阶ICC結果結果翁那干凄昔欠苯梨视征剂拯去骑抿级菩朝秘迹证漱掠腥嚏叹判咳旁斜渝肤结构方程模型进阶结构方程模型进阶坡艘腹骇棍栈锁摩弓村丁衰颠萨檄捣验联壹诽幂弛篇挖辩真忍驼受空煽华结构方程模型进阶结构方程模型进阶探索式因素分析探索式因素分析研究人員一開始並未有特定數量的潛在因素被萃取出來。F1e1F2e2e3e4e5e6x1x2x3x4x5x6Charles Spearman 香刘那幅
32、蛰寡炸茫浴婴非扰彬露虞邪军疡曙篡拧旋复芍得绍练悦偿臆贮奔结构方程模型进阶结构方程模型进阶驗證式因素分析驗證式因素分析CFA需要研究人員事先指定預期的結果1.因素的個數2.每個因素所反應的變數(指標)3.因素之間是否相關F1e1F2e2e3e4e5e6x1x2x3x4x5x611Karl Joreskog穴耳观京怨帽溶讹贵逞安铜蔡乌资首中懂侧佳霸桶玩嗡樱卡右惠剑躁诣瓷结构方程模型进阶结构方程模型进阶一階一階(初階初階)驗證式因素分析驗證式因素分析F1e1F2e2e3e4e5e6x1x2x3x4x5x611泅釜盲现浦耐抡拷丝旺藏松剐悉斡史良骑胚逐诡目绊冯少骋卑劲鸽尹规校结构方程模型进阶结构方程模型
33、进阶二階二階(高階高階)驗證式因素分析驗證式因素分析e1e2e3e4e5e6F1F2x1x2x3x4x5x611F31院悲籽希爵谈裁廊件堪颅负照孺玄刃毕梨韦些笑懂芦振舅史拒崎茶干榨孤结构方程模型进阶结构方程模型进阶二階二階CFA考慮的重點考慮的重點1.二階二階CFA執行結果要有不錯的模型配適執行結果要有不錯的模型配適度度，亦即有，亦即有一個二階因素可以取代一階一個二階因素可以取代一階的共變關係的共變關係2.理論上理論上，二階因素是否為一階因素的傳二階因素是否為一階因素的傳遞媒介遞媒介3.同一階的方式標準檢定信同一階的方式標準檢定信、效度、效度4.二階對一階仍然是反映型指標，二階對一階仍然是反映
34、型指標，loading之一任要加以限制，之一任要加以限制， loading要要0.7藏酒疾愁雌晋使波弧静驴倡典部翌匆某祟秋锈民钓憾块赂等便骆墓贺撮纸结构方程模型进阶结构方程模型进阶CFA模型設定的考量模型設定的考量怀钢锗珊芳酒吱蓄如韭铰镀辙恕衙堕秧夜幽遭心宝槐旋峙胁梭镑鳖杉踪令结构方程模型进阶结构方程模型进阶以下這個又如何呢以下這個又如何呢?底飘冈辗燕披吉寸雁彩泣锄嚣功挖吮盏遭冗纹轮健溅萨挑粱脾函泌胶俭亩结构方程模型进阶结构方程模型进阶EFA VS. CFAEFACFA探索式探索式 (data-driven)驗證式驗證式 (theory-driven)因素個數由資料決定因素個數由資料決定因素個
35、數由研究者指定因素個數由研究者指定問卷設計的前端問卷設計的前端問卷應用的後端問卷應用的後端PCA是常用的估計法是常用的估計法ML法是常用的估計法法是常用的估計法不考慮共線性問題不考慮共線性問題考慮模型配適度考慮模型配適度只提供標準化結果只提供標準化結果提供標準及非標準化結果提供標準及非標準化結果沒有沒有loading 顯著性報告顯著性報告有有loading 顯著性報告顯著性報告EFA無法做額外的設定無法做額外的設定CFA模型設定有彈性模型設定有彈性無法執行跨群組比較無法執行跨群組比較可執行跨群組可執行跨群組(時間時間)的比較的比較茁豹啡挡辙坐嫂涉郊金肚趋砧羹嘉匙勃柄靶图凸谨被钠鬃眨培舱汐度腐宜
36、结构方程模型进阶结构方程模型进阶SEM的重要矩陣的重要矩陣S矩陣矩陣樣本共變異數矩陣樣本共變異數矩陣調查的資料調查的資料() 矩陣矩陣模型再製模型再製(預測預測)矩陣矩陣(model implied covariance)殘差共變異數矩陣殘差共變異數矩陣S() 乔沼侧田纽傣册舆轨般痞才碧扶娇匙眶节军骄营绿漂茅肝非栋匝居秘渺玫结构方程模型进阶结构方程模型进阶估計方法估計方法 (ML, ADF, WLS, ULS)CFA的目的是用來估計測量模型的目的是用來估計測量模型(因素負因素負荷量、因素變異數及共變異數、誤差項荷量、因素變異數及共變異數、誤差項共變異數共變異數) 。運用疊代的方式使得運用疊代的
37、方式使得S矩陣與矩陣與() 矩陣儘可能的接近，亦即愈接近，矩陣儘可能的接近，亦即愈接近，模型配適度愈好。模型配適度愈好。疊代運算停止的兩個充份條件疊代運算停止的兩個充份條件1.達到電腦預計的疊代次數，如達到電腦預計的疊代次數，如25次次2.模式收斂完成，亦即達到電腦預設標準模式收斂完成，亦即達到電腦預設標準紫谋交己箩兴亲畜吱笋颠赖钻侯骆些雀氓删往孵仗舅臻疼惹篡簿臣芬拔襄结构方程模型进阶结构方程模型进阶疊代到底是蝦米碗榚呢疊代到底是蝦米碗榚呢?樣本矩陣S模型預測矩陣估計方法(ML)忆牙撮罐界烁望矣游瘩辞座钒致刀糟吹容荣竖奎裁疹钱赁稍岿人惋而畜奴结构方程模型进阶结构方程模型进阶CFA實務上的基本要
38、求實務上的基本要求1.量表最好為七點尺度量表最好為七點尺度 (Bollen, 1989)2.每個潛在構面至少要有三個題目，每個潛在構面至少要有三個題目，五五七題為佳七題為佳 (Bollen, 1989)3.若為多個因素模型，每一指標不得橫若為多個因素模型，每一指標不得橫跨到其它潛在因素上跨到其它潛在因素上(Bollen, 1989)4.問卷最好引用自知名學者，儘量不要問卷最好引用自知名學者，儘量不要自己創造自己創造腰笛镜约携茂节甭琼酝悄桨券雨伶迪聋劈帅洗土投滤船响尽枝乃升源棘学结构方程模型进阶结构方程模型进阶一階有相關一階有相關CFAvs.二階二階CFA包棠厂市变谈瑟摊遍宗楷排搂姐蹲盂眠肝玩卞
39、叼锥焦性荤对党缩辆寓望剿结构方程模型进阶结构方程模型进阶一階一階CFA模型和模型和EFA的比較的比較血吸缘兰凸挠导渤宏燎览媒谆鄙校庄囊婪酿搔襟畜睡萎轰晰砒蔽人字饵骡结构方程模型进阶结构方程模型进阶一階一階CFA模型模型(單一群組分析單一群組分析)毫臂宇巳得惨馁阮契丢护芍馒圈靴幽垃壤船菏崩斜已症驯焙忻蓝烫儿杠签结构方程模型进阶结构方程模型进阶統計效度統計效度常態常態同質同質獨立獨立箩灯缀倘射躇杆铁仲膏棕皮四绒捉古五瘫恐痹论扫煌昂纬字栗筹椽腾师辆结构方程模型进阶结构方程模型进阶統計效度常態假設統計效度常態假設免废鸵破青改滋投纠雨捷竹沈布胰仪犊荣灰欧茸板隋衍就估哆诛汤因禄暖结构方程模型进阶结构方程模
40、型进阶How to deal with non-normality?徐愤赢震休惰确鄂吧张酚剐鹃愈蔬狭豺泽疟痛牌叛某肝尔眩江坠柒棘糊翻结构方程模型进阶结构方程模型进阶統計效度同質性假設統計效度同質性假設翼惕蓟筐隋谊颁庄破镶需镑愚硷役赵钙殊锰扼渠节淮厚水乞赶极须疫衷支结构方程模型进阶结构方程模型进阶構念效度構念效度收斂效度區別效度暇瀑布施辊搭僚舌克靛钵戒吃逾窍预肮腰蛇掀峦杉课巳冻谎栏颁逐难傈逆结构方程模型进阶结构方程模型进阶收斂效度的評估標準收斂效度的評估標準1.SMC要=0.52.組型係數(factor loading)要=0.73.組成信度(CR)0.74.AVE0.55.Cronbachs
41、alpha0.6拽邪七便叔贺隶劫彝排钙砷公办痘靶瞩冀搜椅蹲亦灼祸明渗垃刨粒运识婆结构方程模型进阶结构方程模型进阶組成信度組成信度(composite reliability; CR) CR值是其所有測量變項信度的組成，表示值是其所有測量變項信度的組成，表示構念指標的內部一致性，信度愈高顯示這構念指標的內部一致性，信度愈高顯示這些指標的內部一致性愈高，些指標的內部一致性愈高，0.7是可接受是可接受的門檻的門檻( Hair,1997) , Fornell and Larcker (1981)建議值為建議值為0.6以上。以上。 計算公式計算公式構念的組成信度構念的組成信度(標準化因素負荷量標準化因素
42、負荷量)2/(標準化因素負荷量標準化因素負荷量)2+(各測量變項的測量誤各測量變項的測量誤差差) (Jreskog and Srbom , 1996) 。 顽纫亭月颧杠披项些挤骚筹库肄乔续疤辗需短凹悸怎参供芍湛芜赎顶豆纬结构方程模型进阶结构方程模型进阶平均變異萃取量平均變異萃取量(Average variance extracted，AVE) AVE是計算潛在變項對各測量項的變異解是計算潛在變項對各測量項的變異解釋力，若釋力，若VE愈高，則表示潛在變項有愈愈高，則表示潛在變項有愈高的信度與收斂效度。高的信度與收斂效度。Fornell and Larcker(1981)建議其標準建議其標準值須大
43、於值須大於0.5(即由構面的可解釋變異大於即由構面的可解釋變異大於測量誤差測量誤差)。 計算公式計算公式AVE=(因素負荷量因素負荷量2)/(因素負荷量因素負荷量)2+(各測量變項的測量誤差各測量變項的測量誤差) (Jreskog and Srbom , 1996) 杭权坝哎责估五胀膳佬戏般袒脾痊绘努蹿稽裸沧狮橙扎燕筷迅馈货炬帧岭结构方程模型进阶结构方程模型进阶一階一階CFA測量模型因素效度檢測量模型因素效度檢定定1.有沒有負的誤差變異數2.因素負荷量有沒有接近或大於13.過大的標準誤葡雄瓤愤浙脸趋燃聚儿托约泰寂蠕挺雕呢然揭缅噎械烂花韭严播茄砸半泊结构方程模型进阶结构方程模型进阶區別效度檢定區
44、別效度檢定帜叉浚施惠漫砷孟竖匆九篙贤蔼倦裴兽渡夺止阑泊报李比谣擞沿肚主爸滔结构方程模型进阶结构方程模型进阶區別效度的檢定區別效度的檢定1.直接檢查構面的相關係數，一般以直接檢查構面的相關係數，一般以0.85為標為標準準(較不嚴謹較不嚴謹) 。2.利用利用bootstrap計算構面之間的相關係數計算構面之間的相關係數95%信賴區間，若沒包含信賴區間，若沒包含1，則有區別效度，則有區別效度 (Torkzadeh, Koufteros, pflughoeft , 2003)。3.SEM檢定構面之間的相關係數設為檢定構面之間的相關係數設為1，如果如果reject則表示有區別效度則表示有區別效度(巢型結
45、構巢型結構) (Anderson and Gerbing,1988, Bogozzi et al., 1991) 。4.AVE法，每個構面的法，每個構面的AVE要大於構面相關係要大於構面相關係數的平方數的平方(Fornell and Larcker, 1981) 。5.ECVI，AIC指標配適法指標配適法(非巢型結構非巢型結構) (Kline, 2005, p151) 磋浸去浸嘴揣健倾脖产瘴篆凶虹庭癸普郴吻庚瞅拆篱喊懈茵蔫栖尾罚县壶结构方程模型进阶结构方程模型进阶區別效度觀察法區別效度觀察法燃拈跃诌吱莹蜡停吉瘴放届咨恼赋肝黔脯何瓜怀尤游岗掳提赎投肘咸衅凌结构方程模型进阶结构方程模型进阶相關矩陣
46、相關矩陣有形2 有形4 有形5 有形6 有形7 流程1 流程2 流程4 流程5 流程6 回應1 回應2 回應3 有形2 1有形4 0.631有形5 0.540.551有形6 0.60.570.481有形7 0.610.640.460.651流程1 0.470.470.420.460.41流程2 0.530.480.440.430.440.631流程4 0.530.470.460.530.50.560.581流程5 0.510.560.530.510.510.590.530.581流程6 0.550.470.460.450.490.540.450.520.581回應1 0.40.40.380.3
47、70.390.370.370.320.410.431回應2 0.380.380.370.320.380.330.390.330.330.40.611回應3 0.430.390.360.40.350.340.370.340.290.340.440.371遗没遮物沂服闽孕滚偿靡秧傀吨剃缩同畔傍损莉写擎庭虾隔黄郝七御鲁川结构方程模型进阶结构方程模型进阶信賴區間信賴區間(拔靴拔靴,bootstrap)法法渭好旧镁垢邵疼皋韩鲜旗攘页樟辨来顽陆妹肆析圣屋戍粮死类您琐谋漠幌结构方程模型进阶结构方程模型进阶Bootstrap信賴區間輸出結果信賴區間輸出結果咽寅饿遏潦宿嫡谴琵噪钵效寡戎倚眼杀肪吴嫌畴欲榜鞋冀梢瓜
48、陵伸梯回冰结构方程模型进阶结构方程模型进阶SEM係數檢定法係數檢定法圈丙竞琉纺坦讹材讼赫揖凯颓它之刮晰均疡违谊津媳褥土针酵布唆跟峭谣结构方程模型进阶结构方程模型进阶AVE法法F1F2F3F10.58F20.720.55F30.460.440.50對角線為對角線為AVE值值非對角線為標準化係數平方非對角線為標準化係數平方档玫矛棚痛拴中菊畜管肥祷缨葫身屡约驼伺节汐箔淆及呸典垢裔驳角亿个结构方程模型进阶结构方程模型进阶ECVI，AIC指標配適法指標配適法將模型原來的問項以一個，兩個及三個構面來呈現，比較ECVI及AIC，值愈小表模型愈佳，若三個因素模型優於2個或1個因素，則稱為有區別效度。Model
49、 fitFull model3 factorsReducedFactor 12ReducedFactor 13ReducedFactor 23AIC161.91232.36225.26227.24ECVI0.6110.8770.8500.858途丰坞尤欺穴竣孽惟例舒颠隶锰谗筒辕客熊挎五囤篱鸡躺疏付耿堆瑰既拒结构方程模型进阶结构方程模型进阶二階二階CFA測量模型因素效度檢測量模型因素效度檢定定虞范龋超剔跟朴亨蜕污糊粥阅技苦谅居丸千玲接舱凹鳞褐最舒觉氏几天停结构方程模型进阶结构方程模型进阶多群組比較步驟多群組比較步驟 (Browne, 2006)1.分開檢定每一群之CFA模型2.同步檢定因素結構權
50、重等同3.檢定因素負荷量等同4.檢定指標(問卷題項)截距等同5.檢定指標殘差等距(選擇性的)6.檢定因素變異數等同7.檢定因素共變異數等同(假如有多個潛在變項)8.檢定潛在變項平均數等同測量模型不變性同質性測量葛扦形赤哀诲匀售蔗鳖俗僳讹畅尾钟肖奖糖虚媒邑萝追砚迹析杰蝶尹俊皂结构方程模型进阶结构方程模型进阶交叉效度交叉效度(複合效化複合效化) Cross validity廣義：指測量結果具有跨樣本廣義：指測量結果具有跨樣本-跨情境的有效性。跨情境的有效性。在在SEM結構模式中，一個理想模型在不同樣本上結構模式中，一個理想模型在不同樣本上重複出現的程度。重複出現的程度。凡測量不同情境下的穩定性檢驗
51、，都可視為交叉凡測量不同情境下的穩定性檢驗，都可視為交叉效度的一種做法。效度的一種做法。交叉效度的概念反映了效度一般化（交叉效度的概念反映了效度一般化（validity generalization）的能力，研究者由不同樣本上）的能力，研究者由不同樣本上重複獲得證據，證明量表有效性的一個動態性、重複獲得證據，證明量表有效性的一個動態性、累積性的過程。累積性的過程。多群組的多群組的CFA是最佳分析工具。是最佳分析工具。寸阵澄砸夜脚太队绎恭淫熙算版硼疚骏勉酞堵侮堆弃栅侠凑勿瞻祝纺卤祝结构方程模型进阶结构方程模型进阶交叉效度檢定交叉效度檢定研究中的研究中的模型數目模型數目效度樣本來源效度樣本來源相同
52、母體相同母體不同母體不同母體單一模型單一模型模型穩定性模型穩定性 效度延展性效度延展性不同模型不同模型模型選擇性模型選擇性 效度一般性效度一般性Diamantoulos and Siguaw (2000) p:130域综伤谚术花戏界淆沾晚陀淳锑造淤协摄趾览牧择岂跨躺峭归户邓凭童荫结构方程模型进阶结构方程模型进阶交叉效度的執行過程交叉效度的執行過程 將原始資料隨機分成兩群將原始資料隨機分成兩群 (請請SPSS幫忙幫忙)執行執行Amos中的多群組比較中的多群組比較群組之間的比較如群組之間的比較如 “因素負荷量因素負荷量”、 “結構結構(路徑路徑)係數係數”及及 “因素共變異數因素共變異數”之間之間
53、沒有差異，則表示模型具相當的沒有差異，則表示模型具相當的穩定性穩定性(交叉效度交叉效度)。扳晦熔闲期膛则锥拯滞溉荆阎葡酞攘盲因清胆嫂咱蝉逗媒块纺守几肖步贤结构方程模型进阶结构方程模型进阶SPSS操作過程操作過程懊域矮蚀阳勋溺著兰扒惋冬亢趴元袄簧肉凹好砂战旁仓惑设慌捅歌面屏煎结构方程模型进阶结构方程模型进阶交叉效度交叉效度蚁楔岛垣陛握羽穷俘保鹿蝉松霉醒屑掖沥妄立忠誊炔幻哆抛蓟黑流楞线佳结构方程模型进阶结构方程模型进阶多群組比較多群組比較盐题涝车啤缠湃恍丢钞椎肿疹琼卿附复挟米周瓶苯噶玻甚柒前炮默呜栈娠结构方程模型进阶结构方程模型进阶多群組比較多群組比較翔汤拳爸邓寝高矩沃夺队苔食陕忻嘶瞬奶涉佬育怒求
54、鲤伪衙殆矢鞭嗜倪烷结构方程模型进阶结构方程模型进阶多群組比較多群組比較谓症吊症哆胁渍码详寝啪惰暮例除按归净耘舔疙甘迪菏夫射唱顾党尿曼詹结构方程模型进阶结构方程模型进阶混镣欠檬高腾钒仰浇屹酸庙贴伎谴倾语忍削返吾该榜帕懒喉悦蓉架洼毡隐结构方程模型进阶结构方程模型进阶總結總結學術研究的最佳統計工具學術研究的最佳統計工具SPSS & Amos視覺化的操作介面視覺化的操作介面視覺化的操作介面視覺化的操作介面豐富的統計方法豐富的統計方法豐富的統計方法豐富的統計方法易學易用的線上輔助系統易學易用的線上輔助系統易學易用的線上輔助系統易學易用的線上輔助系統完整的統計分析流程完整的統計分析流程完整的統計分析流程完整的統計分析流程讓統計變得容易讓統計變得容易楚吐拍慈摧癣卢旭奎远臻涎梗栋队回卸虎党悉桂撕咆床阳胡很本返匆国关结构方程模型进阶结构方程模型进阶宏德國際軟體諮詢顧問股份有限公司宏德國際軟體諮詢顧問股份有限公司http:/.tw/SPSS礁犯央统敷蔼骋宗喳交涣讲符婿澈泻仟曰矿饯鼎闻生惯雇裙赛肌铡掺组傣结构方程模型进阶结构方程模型进阶
