圖解式結(jié)構(gòu)方程模式軟體AMOS之簡介課件

1、圖解式結(jié)構(gòu)方程模式軟體AMOS之簡介與應(yīng)用 李茂能, 20097/26/2022Fred Li, 2009嘉大SEM 是學(xué)術(shù)界顯學(xué)?7/26/2022Fred Li, 2009嘉大為什麼SEM 是顯學(xué)?考慮測量誤差/徑路分析的資料分析，會增加投稿SSCI、TSSCI 期刊的魅力?研究生可以增加論文深度?7/26/2022Fred Li, 2009嘉大量化研究的新衝擊:HLM未處理資料相依性、分析單位的論文，會降低投稿SSCI、TSSCI 期刊的接受率?7/26/2022Fred Li, 2009嘉大結(jié)構(gòu)方程模式 之定義結(jié)構(gòu)方程模式(Structural Equation Models，簡稱SE

2、M)，早期稱為線性結(jié)構(gòu)方程模式(Linear Structural Relationships，簡稱LISREL)或稱為共變數(shù)結(jié)構(gòu)分析(Covariance Structure Analysis)。 主要目的在於考驗潛在變項(Latent variables)與外顯變項(Manifest variable, 又稱觀察變項)之關(guān)係，此種關(guān)係猶如古典測驗理論中真分?jǐn)?shù)(true score)與實得分?jǐn)?shù)(observed score)之關(guān)係。它結(jié)合了因素分析(factor analysis)與路徑分析(path analysis)，包涵測量與結(jié)構(gòu)模式。 7/26/2022Fred Li, 2009嘉大

3、SEM的統(tǒng)計模式測量模式的考驗必須先於結(jié)構(gòu)模式。7/26/2022Fred Li, 2009嘉大SEM完全模式7/26/2022Fred Li, 2009嘉大SEM模式方程式7/26/2022Fred Li, 2009嘉大實例解說7/26/2022Fred Li, 2009嘉大方程式圖解7/26/2022Fred Li, 2009嘉大測量模式旨在建立測量指標(biāo)與潛在變項間之關(guān)係，主要透過驗證性因素分析以考驗測量模式的效度。結(jié)構(gòu)模式旨在考驗潛在變項間之因果路徑關(guān)係，主要針對潛在變項進行回歸(徑路)分析，以考驗結(jié)構(gòu)模式的適配性。 7/26/2022Fred Li, 2009嘉大結(jié)構(gòu)方程模式的參數(shù)估計

4、流程(1)7/26/2022Fred Li, 2009嘉大結(jié)構(gòu)方程模式的參數(shù)估計流程(2)7/26/2022Fred Li, 2009嘉大適配函數(shù)值之計算7/26/2022Fred Li, 2009嘉大界定潛在變項的測量單位理由：因為潛在變項與無法觀察的到，其量尺刻度無法確定，我們必須界定其原點與測量單位，才能估計潛在變項的變異數(shù)與徑路係數(shù)，以界定其結(jié)構(gòu)模式為可辨認(rèn)的模式 (An Identified Model) 。方法(以下兩者僅能選其一):選定一個最能代表潛在變項的觀察變項，將其x與y值加以固定(通常設(shè)定為1，會使相關(guān)之因子具有相同之平均數(shù))，誤差項的廻歸係數(shù)亦設(shè)定為1 ，才能進行其餘的

5、參數(shù)估計。將潛在變項標(biāo)準(zhǔn)化(如具有相同之變異量或固定為1)。但只能為變項加以界定(此時可估計其所屬的所有因素負(fù)荷量)， 變項則無法做到。因為的共變數(shù)矩陣並非自由參數(shù)矩陣，可以任意加以設(shè)定。7/26/2022Fred Li, 2009嘉大SEM 為線性聯(lián)立方程式之集合為了去解一組方程式, 我們必須有足夠的資訊, 【如已知數(shù)據(jù)( known values), 或 限制(constraints)】，才能估計出未知參數(shù) 。此乃SEM模式辨識問題。除非這組方程式可以辨識, 否則無法獲得正確的參數(shù)估計值 - regardless of how many observations we have.7/26/

6、2022Fred Li, 2009嘉大可辨識性的定義假如模式中每一未知參數(shù)均有一最適值(optimal value),則該模式為可辨識。假如該模式為可辨識，通常其最大可能性疊代解法為可聚斂而得到一最佳解(optimal solution)，此參數(shù)估計值為該資料的最適配值。例如: x + 3y = 4 , 即有無限最佳解 (如 x = 1, y = 1 or x = 4, y = 0)。這些值稱為無法辨識 “not identified” or “under-identified.” 因為未知數(shù)比已知數(shù)還多。再如: x + 3y = 4 3x -3y = 12現(xiàn)在，已知數(shù)(方程式數(shù))等於未知數(shù)(

7、X & Y)，即有一最佳解(x = 4, y = 0)。此聯(lián)立方程式為恰可辨識 “just identified”。7/26/2022Fred Li, 2009嘉大SEM中的參數(shù)估計固定參數(shù) 通常為 0 或 1,不進行估計限制參數(shù) 待估計參數(shù),但等同於其它參數(shù) 自由參數(shù) 待估計參數(shù)7/26/2022Fred Li, 2009嘉大可辨識性的經(jīng)驗法則設(shè)有10個觀察變項(p)，它的共變數(shù)矩陣(含變異數(shù)與共變數(shù))至多有55個非重複性參數(shù): 10(101)/2=55設(shè)有10個觀察變項，它的平均數(shù)-共變數(shù)矩陣至多有65個非重複性參數(shù): 10(103)/2=65可辨識性的必要條件: df不可為負(fù)數(shù)df非重複

8、性參數(shù)-待估計的參數(shù)可辨識性的充分條件 每一個潛在變項至少有3個指標(biāo)7/26/2022Fred Li, 2009嘉大7/26/2022Fred Li, 2009嘉大SEM軟體之使用率(Why) Should We Use SEM? Pros and Cons of Structural Equation ModelingNachtigall, Kroehne, Funke, Steyer (2003)7/26/2022Fred Li, 2009嘉大AMOS係Analysis of Moment Structure之簡稱，它與LISREL，EQS，PROC CALIS等均在處理SEM(struc

9、tural equation modeling)的軟體。AMOS最大的優(yōu)勢在於其路徑圖的圖形使用者介面，免去如LISREL中界定八大參數(shù)矩陣的繁瑣。AMOS採圖解導(dǎo)向，操作簡便是公認(rèn)學(xué)習(xí)SEM的最佳軟體。AMOS具有AMOS Graphics與AMOS Basic兩大運作模式，尤其前者對於徑路圖之繪製與輸出最為便捷。7/26/2022Fred Li, 2009嘉大學(xué)生版軟體下載http:/download/Software/AMOS.htmAmos最新版:Amos 17.0學(xué)生版僅限於Amos 5.0, 只能處理8個變項與54個參數(shù)7/26/2022Fred Li, 2009嘉大資料處理資料讀

10、取徑路圖的繪製模式的辨識與選取統(tǒng)計分析方法的選擇模式的評估結(jié)果解釋 7/26/2022Fred Li, 2009嘉大AMOS5.0 操作介面徑路圖編輯器7/26/2022Fred Li, 2009嘉大7/26/2022Fred Li, 2009嘉大7/26/2022Fred Li, 2009嘉大AMOS繪圖工具總攬7/26/2022Fred Li, 2009嘉大AMOS之徑路圖繪製工具(1)7/26/2022Fred Li, 2009嘉大AMOS之徑路圖繪製工具(2)7/26/2022Fred Li, 2009嘉大AMOS資料輸入方式(1)利用SPSS讀入相關(guān)矩陣或共變數(shù)矩陣7/26/2022

11、Fred Li, 2009嘉大利用Excel讀入相關(guān)矩陣或共變數(shù)矩陣7/26/2022Fred Li, 2009嘉大AMOS原始資料輸入方式(2)利用SPSS讀入原始資料7/26/2022Fred Li, 2009嘉大AMOS原始資料輸入方式:使用文書處理軟體(3)當(dāng)使用純文字檔建檔時，需以，隔開各變項之?dāng)?shù)據(jù)，且第一行需列出變項的名稱。從第二行開始，依序輸入各變項的數(shù)據(jù)。7/26/2022Fred Li, 2009嘉大心理測驗:要不要住院?During a visit to the mental asylum, a visitor asked the Director what the cri

12、terion was which defined whether or not a patient should be institutionalized. Well, said the Director, we fill up a bathtub, then we offer a teaspoon, a teacup and a bucket to the patient and ask him or her to empty the bathtub. Oh, I understand, said the visitor. A normal person would use the buck

13、et because its bigger than the spoon or the teacup. No, said the Director, A normal person would pull the plug. Do you want a room with or without a view? http:/www.office-humour.co.uk/g/i/3665/7/26/2022Fred Li, 2009嘉大模式與資料之連結(jié)設(shè)定7/26/2022Fred Li, 2009嘉大資料連結(jié)方法當(dāng)資料分析檔案建立後，按下AMOSFILE下之DATA FILES，出現(xiàn)前圖之視窗後

14、，點選File Name讀入如SPSS或EXCEL資料編輯器所建檔的資料。當(dāng)待分析的資料檔名稱出現(xiàn)在視窗之中，即表示AMOS已可將徑路圖與此資料檔相互連接。 7/26/2022Fred Li, 2009嘉大AMOS估計方法利用View/Set下Analysis Properties中點選Output, 選取所需統(tǒng)計量, 亦可點選Estimation選擇估計方法。7/26/2022Fred Li, 2009嘉大統(tǒng)計量數(shù)輸出設(shè)定7/26/2022Fred Li, 2009嘉大AMOS Graphic Mode執(zhí)行步驟(1)利用AMOSFILE下之DATA FILES讀入相關(guān)矩陣或原始資料按AMOS

15、FILE下之NEW與利用其所提供之ICONS，再根據(jù)理論繪製徑路圖7/26/2022Fred Li, 2009嘉大AMOS Graphic Mode執(zhí)行步驟(2)執(zhí)行AMOS/SEM分析方法：7/26/2022Fred Li, 2009嘉大AMOS徑路圖輸出按EDIT下之COPY即可輸出徑路圖形7/26/2022Fred Li, 2009嘉大AMOS報表輸出的各種統(tǒng)計量利用View/Set下Analysis Properties中點選Output, 選取所需統(tǒng)計量, 亦可點選Output選擇估計方法。7/26/2022Fred Li, 2009嘉大SEM 結(jié)構(gòu)模式之繪製根據(jù)過去的實驗、經(jīng)驗與理

16、論決定因果關(guān)係繪製徑路圖單向因果關(guān)係Construct建構(gòu)間之關(guān)係簡單概念(eg age) or 複雜概念 (eg attitude)雙向因果關(guān)係7/26/2022Fred Li, 2009嘉大SEM 測量模式之繪製7/26/2022Fred Li, 2009嘉大AMOS徑路圖之解釋下列徑路圖形中之係數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)化係數(shù)7/26/2022Fred Li, 2009嘉大適合度考驗:Overall model首先檢查有無不良估計值( offending estimates );eg,負(fù)的誤差變異量、標(biāo)準(zhǔn)化係數(shù)超過1、與過大的標(biāo)準(zhǔn)誤 適合度考驗旨在了解實際輸入的矩陣與模式所預(yù)測的理論矩陣間之一致性,分為三

17、類: -absolute fit measures(整體適配性之評估)incremental fit measures(底限模式與理論模式的比較)parsimonious fit measures(自由度比值的加權(quán))適合度的評估需作全面性的指標(biāo)評估7/26/2022Fred Li, 2009嘉大適合度考驗: 測量模式建構(gòu)信度(Composite reliability).代表測量指標(biāo)是否能測到潛在建構(gòu)的程度。 抽取變異比(Variance extracted measure). 為潛在建構(gòu)可以解釋指標(biāo)變異量的比率。 代表測量指標(biāo)是否能真正代表潛在建構(gòu)的程度。檢查標(biāo)準(zhǔn)化徑路係數(shù)是否達(dá)於.70 7

18、/26/2022Fred Li, 2009嘉大建構(gòu)的信度指標(biāo)：指標(biāo)的綜合信度7/26/2022Fred Li, 2009嘉大適合度考驗:結(jié)構(gòu)模式SEM程式提供每一估計係數(shù)之標(biāo)準(zhǔn)誤與統(tǒng)計考驗的t值。當(dāng)樣本較小且使用MLE估計法時，使用較保守的顯著水準(zhǔn) (.025或.01)計算R2 與競爭模式作比較以決定最佳模式比較各模式的簡潔指標(biāo)檢查標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)構(gòu)係數(shù)是否大於.307/26/2022Fred Li, 2009嘉大模式界定錯誤(Model Misspecification)遺漏重要變項包含無關(guān)變項或指標(biāo)非線性模式因果關(guān)係錯置(SEM是盲的)原因指標(biāo)與效果指標(biāo)之混淆7/26/2022Fred Li, 2

19、009嘉大解釋與修正詳細(xì)檢查理論模式與實際資料之一致性理論模式中的主要關(guān)係獲得支持及達(dá)到統(tǒng)計上之顯著水準(zhǔn)嗎? (檢查標(biāo)準(zhǔn)化與非標(biāo)準(zhǔn)化係數(shù))。競爭模式有助於取代原理論嗎?所取代之模式須再進行效度複核。 所有發(fā)現(xiàn)的關(guān)係與提議的方向相同嗎?7/26/2022Fred Li, 2009嘉大絕對適配指標(biāo)(Measures of absolute fit)的評鑑:整體適配性的評估Likelihood-Ratio 2(愈小愈好，P值最好大於.1 或.2),本考驗較適合100200人的樣本Noncentrality(2-df) Parameters and Scaled Noncentrality Param

20、eters (2-df)/sample size) :NCP適合模式間之比較。Goodness-of-Fit Index(0:poor fit1:perfit)。Root Mean Square Residuals(最好.05以下, 愈低愈好, 較適合相關(guān)矩陣的分析)。Root Mean Square Error of Approximation(最好.08以下)。Expected Cross-Validation Index:適合模式間之比較,尤其是複核效度的評估。7/26/2022Fred Li, 2009嘉大增值適配指標(biāo)(Incremental fit measures)的評鑑:底限模式

21、(或稱獨立、虛無模式)與理論模式的比較Adjusted Goodness-of-Fit Index(最好.90)=1-(K(K+1)/(2 dfproposed)*(1-GFI)Tucker-Lewis Index/Non-Normed Fit Index(最好.90)=(2null/dfnull-2proposed/dfproposed)/(2null/dfnull-1)Normed Fit Index(最好.90)= (2null-2proposed)/2null Comparative Fit Index(適合模式發(fā)展與小樣本)=1-(NCPproposed/NCPnull)K: 表觀察變項數(shù)7/26/2022Fred Li, 2009嘉大精簡適配指標(biāo)(Parsimonious fit measures)的評鑑:自由度或估計參數(shù)的加權(quán)Parsimonious Normed Fit Index: (dfproposed/ dfnull)*NFI(最好.60以上)Parsimonious Goodness