LISREL-結構方程模型分析

1、協(xié)方差檢驗FileImport External Data in Other Formats導入外部數據右擊任一變量名，選擇Define Variables定義變量，點擊Variable Type設定變量類型，選擇Continuous連續(xù)型和Apply to all應用到所有 ，點擊OK、OK。如以下圖所示：完成上述操作后點擊save保存數據注意數據應保存在系統(tǒng)盤，否那么可能得不出結果Statisticsoutput options.輸出選項，選擇Save to fi. 、LISREL system data、Save the transformed data to.。輸入與之前文件名一致名字

2、的cov、dsf文件如以下圖中test1.cov、test1.dsf，Covariances：協(xié)方差得到協(xié)方差矩陣接下來進行CFAFlieNewPath Diagram保存同名文件test1.pth)Setup定義相關設定Title and comments一般不用定義選擇next，至Group names一般也不用定義next至Labels，如以下圖左側Observed Variables：觀測變量即觀測指標；右側Latent Variables：潛變量選擇Add/Read variables 得以下圖，在Add/Read variables中選擇PRELIS System Flie 選擇B

3、rowse.翻開test1.psfOK選擇Add latent Variables添加潛變量，手輸，如以下圖得到點擊next進入DataStatistics中選擇Covariances，File中選擇External ASCII Data，File Browse. 中選擇同名cov文件，Number of中輸入樣本數量點擊OK作圖得到點擊OK綠色：外生潛變量；灰色：外生觀測變量外生觀測指標黃色：內生潛變量；藍色：內生觀測變量內生觀測指標系統(tǒng)均默認為外生變量，在Y下選中，轉化為內生觀測變量，在Eta下選中轉化為內生潛變量作圖，與CFA一樣，得到以下圖其中，選擇Estimate中T-values，

4、從最小的開始，用以刪路徑。一般T值的絕對值應當大于1.96，才說明顯著水平到達0.05，用一個*表示。另，大于2.58用*表示，大于 用*表示。選擇Estimate中modification indices修正系數，MI值：增加某條路徑所減少的卡方值，從大的開始，用以增加路徑。但一定要有理論依據，一般不隨便增加。T值最小值開始用以刪路徑，MI值最大值開始用以增加路徑。無論增、減路徑都得一條一條進行。根據T值依次刪除兩條路徑后在其中最好保存語法得到以下圖：上圖說明SPEE對MARK影響系數為0.45，EFFE對FINA影響系數為0.24。根據MI值添加路徑根據數值大?。焕碚撘罁?，后運行以上結構修

5、正完成，接下來輸出相關指標數據：選擇Total Effects and Indirect Effects總體影響和間接影響、Standardized solution點擊Next，選擇以下指標輸出點擊OKSetup 運行語法翻開同名OUT文件，所有指標數據可以看到。例如：表示 所有輸入變量13個 Y變量外生觀測變量6個 X變量內生觀測變量6個 外生潛變量2個 內生潛變量2個 樣本數309上圖表示輸入的協(xié)方差矩陣上圖表示變量間的協(xié)方差矩陣上圖表示擬合優(yōu)度的指標BETA、GAMMA均顯示直接影響，BETA是內生潛變量之間的關系，GAMMA是外生潛變量與內生潛變量之間的關系上圖說明MARK對FINA影響系數為0.25，EFFE對FINA影響系數為0.18，SPEE對MARK影響系數為0.43上圖表示EFFE對MARK沒有影響，對FINA直接影響為0.18。SPEE對MARK的直接影響為0.43，對FINA有間接影響為0.11也即0.44×0.26=0.11注：由于報表數據只有兩位所以大局部比結構圖中的數字小一點比方0.43，在結構圖中實為0.44上圖與之前的圖效果也一樣，都可以看出直接小妖和間接效應也就是中介效應 Reduced Form EFFE SPEE - - MARK - - 0.43代表影響系數 (0.07)標準誤 6.37T值 FINA 0