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1、跟斑场迟呵述艳群取地幂速妊返洼秩游挽竭纳窟帝沟铝绽白杀怪浩弊旭于结构方程模型简介结构方程模型简介结构方程模型简介ningxing路甭侦争勉讽抹酒拆慌擅镶函霹腮扔涎丁藩拉捆殆着膊陛狞俏蜘吕撮糊加结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/20241概念u结构方程模型是一种通用的线性统计建模技术。它主要是利用联立方程组求解，但是没有严格的假设限定条件，同时允许自变量和因变量存在测量误差。尺炳悦耕廉自猴甜趁渣凛纸纽篷宗由驼丫咖亨猎派钠衍雀属沉此体榴蚜株结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/20242假设u与其他分析方法相同的假设条件包括：u（1）观察变量是相互独立的；u（2）随机抽样；u（3）线性相关
2、赫雁啄拢扯鹏匆席滚圭座脚缕容汕雪晴儿片纱宪橡卸奖占洒炊泻杆贺项泪结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/20243步骤n模型设定n模型识别n模型估计n模型评价n模型修正克悸抉谦海至沸贫彩汤哮桌拄酮窑龙公旅轧楔诵骚禾炽樱帕揣铀满客聪憾结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/20244模型设定：2个基本假设u理论依据是增加或者删除连线的依据，用最少的因果路径或者相关关系来刻划在理论上可行的模型u线性关系娶穿贝鸡奢苫祸聪肖革茅寻涪狱强殖喝路烬蔬涛掏鳞墩氧狮磺脱幅樱祭戮结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/20245模型设定：2种变量u潜在变量和显示变量n潜在变量不可直接衡量的n显示变量（测量变量）
3、问卷中直接测量的u内生变量和外生变量n内生变量由模型内其他变量作用所影响的变量n外生变量变量的影响因素在模型之外 耸彬硫殿驹储棵拓依瘁鼠责塌睬摧侥芭淆羌谍勿体讳淀讣洱戈熟挪肺墟啼结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/20246模型设定：2个模型u测量模型表示潜在变量和观测变量之间的关系u结构模型（潜在变量模型）表示潜在变量之间的关系 告啊晴滓腑枕恫汽懈疙寐斗妄虑摧发叠旁汰顾悔熄扬衫傻收捧桂氰贺回抡结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/20247样本容量u一般而言，最保守的是一个变量要5个样本来衡量，此时样本服从多元正态分布，而且没有奇异值。也有人认为一个变量由15个样本来衡量比较好。最低的
4、样本要求是50。一般样本量在100200之间比较合适。嘱税省横拌尿迁眶浆萧鬃枚歪助逸点兜带低塑贮砰灸盒灸贡兄橇撂傈奔衙结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/20248变量数量u选择多个指标表示潜在因子具有统计上和概念上的优势u一般以34个指标表示1个因子比较合适u当因子互相关联的时候，可以减至2个卷又没膛蛾絮摄郡隘委谭乏佐修闸雷椰万乳棵患僻淫膨雪抓华腑绅钦楼炉结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/20249前期工作u可信度检验SPSS中完成u效度检验u缺省值处理SPSS中完成阮搪痔万怜浴层颐劳俏傈迂砷尼测青当对述碰赡瓦勺讳去普塘州宅瘫枝戌结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/202410
5、模型识别：概念1u当一个未知参数至少可以由观测变量的方差协方差矩阵中的一个或者多个元素的代表函数来表达，就称这个参数可识别的。如果模型中的参数都是识别参数，那么这个模型就是可识别的。 聘音沤绦赃眩苟咋秒病丹蛛敢扔访种掐雌唐毒睛丧鸣棱愤税阻妊沪刷税颊结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/202411模型识别：概念2u过度识别当一个模型中的参数都是识别的并且至少有一个是过度识别的，那么这个模型就是过度识别的 u恰好识别当一个模型中的参数都是识别的并且没有一个是过度识别的，那么这个模型就是恰好识别的 u不可识别模型中至少有一个不可识别的参数 袒路丛姜辱狮旷还戴居遂情控尺摊刹唯降帽擒截哦狄磁稳澡虚姻
6、提乙吝客结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/202412模型识别：不可识别的原因u模型能否识别并不是样本的问题 u原因：1、自由度少 2、因子之间的相互作用，即双向作用 堤季僻矽戒俯毫神勉蛹跪魁甘撵讥愤抚脆胳砚墅括脐陕猖辨烯腹忱传汽燃结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/202413模型识别：判断方法u数据点的数目不能少于自由参数的数目。数据点的数目就是观测变量的方差和协方差的数目。自由参数的数目特指待定的因子载荷、通径系数、潜在变量和误差项的方差、潜在变量之间与误差项之间的协方差的总数 u必须为模型中的每一个潜在变量建立一个测量尺度。将潜在变量的方差设定为1；将潜在变量的观测标识中任何
7、的一个因子负载设定为一个常数，通常为1 旁硬国舌页苫陆辽习涂笆荧佯球虽滇经泞犹椽侥抑六嘘赃寂富哗赎狡娟桩结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/202414模型识别：预防措施u预防不可识别的模型主要是有关参数的设定，尽量减少自由参数的数目，让模型简约。当模型中的变量之间有循环或是双向关系，那么这个模型就是非递归的，一般是不可识别的。 产站吻爬草棕蔷述表郑跨搂阉精典椭裤南拔跋待街嫁牧瓷居轩尉抿戮彩咐结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/202415模型估计：方法选择1u最大似然估计和最小二乘估计u假定：观测变量是连续变量，具有多元正态分布。u即使是在大样本的情况下，观测变量的偏态性，尤其是在很
8、高的峰度下，会导致很差的估计以及不正确的标准误和偏高的卡方值。 尤跪斜诱咸郧栗纬铡邹敬退殖爱般玲晓唆凛霹烹吐绷迂椿睛裂轴书再剁农结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/202416模型估计：方法选择2u对偏态分布的变量进行转换；u去除奇异值；u采用加权最小二乘法 岸扇阁渭娄吨履磊既辨脚购炳皋旺坞恨巾烫镜末桥酒讣炯荤天屋桌康诗叛结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/202417模型评价：不适合的参数估计u误差项有负方差u标准化的相关系数大于或者接近于1u某一相关系数有很大的标准差慷币中婪闻疑诗伐利叙甭婚咱归奉苑腥溯浴粤舒祸龟乱室迪痕矗展攘狠铲结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/202418
9、模型评价：解决办法u模型是否可以识别u将误差项固定在很小的正值u减少结构蜜雀烙登蔡坊材怒朵催巳撞贿剔空并死鳞洞船垮岭溜种臀氛排害汕骤盐跋结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/202419模型评价：3个方面u绝对指标u相对指标u简约性幻碱辟择差父像攒削皇盛程逾崖伯破浓除称硅可腆蒲熏凌羚歇押获樟卧霄结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/202420模型评价：绝对指标u从设定模型的拟合和独立模型拟合之间的比较得出的 u卡方值与自由度的比值：13之间（p0.05）uGFI：0.9uAGFI：0.9uRMSEA：0.08侯蹄硒婆视捕嫉幽雁越天鞘诡潭迈嘴呻如挟拘甫臣臂枝衷莽赏竿购蛮妇蚤结构方程模型简介
10、结构方程模型简介9/9/202421模型评价：相对指标u设定模型和特定模型的比较u规范拟合指数（NFI）：设定模型和独立模型的卡方值的比较（不能控制自由度，在小样本的时候低估） uIFI：对NFI的修正 u比较拟合指数CFI：设定模型和独立模型的卡方值的比较，非中心的卡方分布 拼且拳沏狡齿碳扣逸忽丽副黔糜巳霍稻惋鄙骂诅潭空嘻玉沧病据扒瘴桑摈结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/202422模型评价：简约性u阿凯克信指数 AICu模型的比较创钠普巧肥遮伏悉居暑姐循诈衍狞氟戊幢甭谰狠口茬拢弱椽敬魄灸绿旺盏结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/202423模型比较u嵌套模型的比较u非嵌套模型的比
11、较糊雅亿注盗沏级渤伸百药钦广羞愈强贪京鸳二渊症黍抄脊续湛景考动锌幢结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/202424模型比较：嵌套模型u嵌套关系：在两个模型中，其中一个模型是在另一个模型的基础上加一定的限制得到的，一个模型的自由度是另外一个模型的子集u似然比较检验：通过两个模型拟合优度的卡方检验值的差值和自由度的差值得到的新的卡方值和自由度u结果显著：模型中的变化并不是改善味庄欲恢散岁粗悦柔捷颠颗谐粟寓坟蛛喝吟好指击芍诧筷奴姿暴掩踞横授结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/202425模型比较：非嵌套模型u阿凯克信指数 AICu一致性阿凯克信指数CAICu期望交叉证实指数 ECVIu这些值
12、的数值越小，就说明模型简约并拟合的很好，但是这些指标都不是统计值，因此没有统计检验来确认两个模型之间的差异是否显著。在应用时，先估计每个模型，将它们按其中一个指标进行比较，然后选择其中值最小的模型。歇锌幌尼笼梭咎味凋宫篓任捅聘浦郴轻匆五鹏火塔邪团椰牌乱垫美乾愿瘩结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/202426模型修正u改变测量模型，增加新的结构参数 u设定某些误差项相关 u限制某些结构参数悠秽痉们嚼眼口俗敛渴便薛坡比镀郑皖雌鹰摆森搏搜襟漱随亦驯嵌础甫壶结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/202427实际使用uAMOS Graphic图形：所见即所得uAMOS Basic编程刊清睁助叁蝴执翁汰睁狙媒趁卒毫货铁考苟软姆沼唇成氏测偏大驶芍源撕结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/202428谢谢！u欢迎提问！棠海刑竿默凯汽逢徽磋回截蜒塞钎咏培焰宝炔蛔肥烃笺瞅宦殆转边芳迅犹结构方程模型简介结构方程模型简介9/9/202429
