結(jié)構(gòu)方程模型與

1、結(jié)構(gòu)方程模型與第1頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二 結(jié)構(gòu)方程模型1 AMOS軟件介紹2結(jié)構(gòu)方程模型與AMOS第2頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二 SEM 的分析步驟3結(jié)構(gòu)方程模型 SEM 概述1 SEM與幾種多元方法的比較2 SEM的應用4第3頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二為什么要用結(jié)構(gòu)方程模型？很多社會、心理研究中所涉及到的變量，都不能準確、直接地測量，這種變量稱為潛變量，如數(shù)學態(tài)度、數(shù)學效能、數(shù)學焦慮等。這時，只能退而求其次，用一些外顯指標，去間接測量這些潛變量。如用學習動機、學習信心作為學習態(tài)度（潛變量）的指

2、標，以自我肯定、持續(xù)努力（外顯指標）作為數(shù)學效能的指標，以考試焦慮、課堂焦慮作為數(shù)學焦慮的指標。傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法不能妥善處理這些潛變量， 而結(jié)構(gòu)方程模型則能同時處理潛變量及其指標。傳統(tǒng)的分析中均假設(shè)自變量沒有測量誤差。第4頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二什么是結(jié)構(gòu)方程模型？ 結(jié)構(gòu)方程模型是應用線性方程表示觀測變量與潛變量之間，以及潛在變量之間關(guān)系的一種多元統(tǒng)計方法，其實 質(zhì)是一種廣義的一般線性模型。 結(jié)構(gòu)方程模型分為：測量方程和結(jié)構(gòu)方程 測量方程（measurement equation）描述的是潛變量與指標之間的關(guān)系，如學習動機、學習信心指標與數(shù)學態(tài)度的關(guān)系 結(jié)構(gòu)

3、方程（structural equation）描述的是潛變量之間 的關(guān)系，如數(shù)學態(tài)度、數(shù)學效能、數(shù)學焦慮的關(guān)系。第5頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二結(jié)構(gòu)方程模型的基本概念潛在變量(latent variable):無法直接測量，需要用外顯指標去間接測量的變量；觀測變量(observed variable):可以直接被測量的變量；外生變量(exogenous variable):在模型中只起解釋變量作用的變量；內(nèi)生變量(endogenous variable):在模型中，受模型其他變量包括外生變量與內(nèi)生變量影響的變量；殘差項(error terms)：觀察變量估計潛在變

4、量的出現(xiàn)的誤差；結(jié)構(gòu)方程模型常用于：驗證性因子分析、高階因子分析、路徑及因果分析、多時段(multiwave)設(shè)計、單形模型(Simple Model)、及多組比較等 。第6頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二測量方程結(jié)構(gòu)方程測量模型與結(jié)構(gòu)方程第7頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二測量模型回歸方程如下：X1=11+1X2=21+2X3=31+3Y1=11+1Y2=21+2Y3=31+3上述回歸方程的矩陣方程如下：測量模型回歸方程第8頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二結(jié)構(gòu)模型潛變量間回歸方程如下：1=11+e12=31+21+

5、e2結(jié)構(gòu)模型回歸方程殘差（e1、e2）表示方程中未能被解釋的部分第9頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二潛變量 觀測變量內(nèi)生潛變量外生潛變量誤差測量方程測量方程結(jié)構(gòu)方程相關(guān)因果全模型第10頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二結(jié)構(gòu)方程模型的優(yōu)點(1)可同時考慮及處理多個因變量(endogenous / dependent variable);(2)容許自變及因變量(exogenous / endogenous)含測量誤差;(3)與因素分析相似，SEM容許潛變量(如:社經(jīng)地位)由多個觀察指標變量(如:父母職業(yè)、收入)構(gòu)成,并可同時估計指標變量的信度及效度

6、(reliability and validity);(4)SEM可采用比傳統(tǒng)方法更有彈性的測量模型(measurement model),如某一指標變量可以從屬于兩個潛變量;在傳統(tǒng)方法里,項目多依附于單一變量;(5)研究者可構(gòu)造出潛變量間的關(guān)系,并估計整個模式是否與數(shù)據(jù)擬合。第11頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二 SEM 的分析步驟3結(jié)構(gòu)方程模型 SEM 概述1 SEM與幾種多元方法的比較2 SEM的應用4第12頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二SEM與幾種多元方法的比較SEM與傳統(tǒng)多元統(tǒng)計方法（多元統(tǒng)計）傳統(tǒng)多元統(tǒng)計方法：檢驗自變量和因變量

7、的單一關(guān)系（多元方差分析可以處理多個，但是關(guān)系也是單一的）SEM:綜合多種方法，驗證性分析，允許測量誤差的存在。SEM與典型相關(guān)分析（多個自變量與多個因變量之間關(guān)系）典型相關(guān)分析：兩組隨機變量（定性或定量）之間線性密切程度；高維列聯(lián)表各邊際變量的線性關(guān)系；探索性分析SEM:估計多元和相互關(guān)聯(lián)的因變量之間的線性關(guān)系；處理不可觀測的假設(shè)概念；說明測量誤差。SEM與聯(lián)立方程模型（聯(lián)立方程組、變量之間雙向影響）聯(lián)立方程模型：方程數(shù)量取決于內(nèi)生變量的數(shù)量；只能處理有觀察值的變量，假定不存在測量誤差SEM:處理測量誤差；分析潛在變量之間結(jié)構(gòu)關(guān)系。第13頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星

8、期二SEM與幾種多元方法的比較 SEM與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（針對不可觀測或潛在變量建模）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：執(zhí)行數(shù)據(jù)分析時，模型的隱含層接點仍然沒有被明確標識出來；數(shù)據(jù)從輸入層通過隱含變量流向輸出層（輸出向輸入回流的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)）SEM:數(shù)據(jù)分析之前，已經(jīng)標識潛在變量并構(gòu)建起假設(shè)路徑；觀測變量都與中心潛在變量相關(guān)，潛在變量之間也可能發(fā)生關(guān)系。 SEM與偏最小二乘法（PLS）（集成多種分析方法，對因變量進行測量）PLS：對觀測變量協(xié)方差矩陣的對角元素擬合較好，適用于對數(shù)據(jù)點的分析，預測準確度較高SEM:對觀測變量協(xié)方差矩陣的非對角元素的擬合較好，適合于對協(xié)方差結(jié)構(gòu)的分析，參數(shù)估計更準確。第14頁，共32頁，

9、2022年，5月20日，19點14分，星期二 SEM 的分析步驟3結(jié)構(gòu)方程模型 SEM 概述1 SEM與幾種多元方法的比較2 SEM的應用4第15頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二SEM模型建立過程模型提出：研究者根據(jù)理論或以往研究來提出假設(shè)的初始模型模型識別：決定所研究的模型是否能夠給出參數(shù)估計的唯一解。模型估計：模型參數(shù)可以采用幾種不同的方法估計，最常使用的是最大似然法。模型評估：對模型與數(shù)據(jù)間的擬合度進行評估，并與替代的擬合度指標進行比較。模型修正：如果模型不能很好地擬合數(shù)據(jù)，就需要對模型進行修正。 第16頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二

10、模型假設(shè)結(jié)構(gòu)方程模型是一種驗證性技術(shù)，而不是探索性技術(shù)其虛無假設(shè)與備擇假設(shè)如下： H0：數(shù)據(jù)資料=理論模型 H1：數(shù)據(jù)資料理論模型如果接受虛無假設(shè)，則表示理論模型與樣本數(shù)據(jù)間可以適配第17頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二識別工作主要是考慮模型中每一個未知的參數(shù)能否由觀測數(shù)據(jù)來求得唯一解作為估計值。依據(jù)數(shù)據(jù)點的數(shù)目與參數(shù)數(shù)目的關(guān)系，模型識別可分為：正好識別、過度識別、低度識別。自由度 df=1/2 k（k+1）t （數(shù)據(jù)點數(shù)目=1/2 k（k+1），t 為自由參數(shù)個數(shù)，k 為觀察變量個數(shù)）若df0，過度識別，表示估計結(jié)果是允許拒絕虛無假設(shè)。若df=0，正好識別，表示數(shù)據(jù)

11、與模型完美適配，但是這種模型并不是研究者感興趣的模型。若df0，低度識別，表示模型估計無法獲得唯一解。模型識別第18頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二路徑系數(shù)/載荷系數(shù)的顯著性評估模型的擬合指標評估擬合指標的選擇模型評估第19頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二模型修正依據(jù)理論或有關(guān)假設(shè)，提出一個或數(shù)個合理的先驗模型；檢查潛變量（因子）與指標間的關(guān)系，建立測量模型，有時可能增刪或重組指標；對每一個模型，檢查標準誤、t值、標準化殘差、修正指數(shù)、及各種擬合指數(shù)，據(jù)此修改模型并重復這一步；最好用另外一個樣本進行檢驗；第20頁，共32頁，2022年，5月2

12、0日，19點14分，星期二模型識別Amos提供兩種模型修正指標：修正指數(shù)和臨界比率修正指數(shù)用于模型擴展，是指對于模型中某個受限制的參數(shù)，若容許自由估計（譬如在模型中添加某條路徑），整個模型改良時將會減少的最小卡方值臨界比率用于模型限制，是計算模型中的每一 對待估參數(shù)（路徑系數(shù)或載荷系數(shù)）之差，并 除以相應參數(shù)之差的標準差所構(gòu)造出的統(tǒng)計量第21頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二 SEM 的分析步驟3結(jié)構(gòu)方程模型 SEM 概述1 SEM與幾種多元方法的比較2 SEM的應用4第22頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二SEM的應用 1.結(jié)構(gòu)方程在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)

13、域的應用 生育保險 楊樹東，閔捷，沈其君等生育保險病種費用影響因素結(jié)構(gòu)方程模型分析 （2008）通過建立結(jié)構(gòu)模型研究了生育保險病種費用影響因素，為生育保險按病種付費提供依據(jù)。抽取了南京市4家醫(yī)院2002年2004年生育保險參保人員病歷首頁以及財務(wù)結(jié)算帳單1525份，用結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)方法進行分析。結(jié)構(gòu)模型中的外生的顯在變量包括醫(yī)院等級，病種，年齡，職業(yè)，術(shù)前住院天數(shù)，入院病情和主要診斷程度，內(nèi)生的顯在變量包括病種實際住院天數(shù)和住院費用。隱變量包括社會經(jīng)濟特征，臨床特征，醫(yī)院管理和醫(yī)護質(zhì)量。其中社會經(jīng)濟特征用醫(yī)院等級、年齡和職業(yè)顯變量來估計，病種、入院病情和主要診斷程度可以估計臨床特征這個

14、隱變量，術(shù)前住院天數(shù)和實際住院天數(shù)可以估計醫(yī)院管理和醫(yī)護質(zhì)量這個隱變量。第23頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二SEM的應用 2.結(jié)構(gòu)方程在經(jīng)濟管理領(lǐng)域的應用 食品安全領(lǐng)域 劉艷秋，周星QS認證與消費者食品安全信任關(guān)系的實證研究（2008）采用結(jié)構(gòu)方程模型，研究QS認證相關(guān)因素影響消費者信任的途徑、消費者信任與購買意愿之間的關(guān)系，在研究結(jié)果基礎(chǔ)上對構(gòu)建基于QS認證的消費者食品安全信任提出相應的對策建議。作者在文章中總結(jié)歸納了八個影響QS認證信任的因素：消費者食品安全意(CSA)、企業(yè)能力(CA)、企業(yè)可信性(CC)、企業(yè)可靠性(CR)、企業(yè)誠信(CI)、政府和企業(yè)及消費

15、者的三方信息交流(IC)、政府執(zhí)行QS認證的力GE)、政府監(jiān)管QS認證的水平(GS)。本文假設(shè)這八個因素與消費者對QS認證信任呈正相關(guān)關(guān)系, 通過結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)方法來識別QS認證的影響因素與消費者信任以及購買意愿之間的關(guān)系。第24頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二SEM的應用 2.結(jié)構(gòu)方程在經(jīng)濟管理領(lǐng)域的應用 土地、住房領(lǐng)域 武文杰，劉志林，張文忠基于結(jié)構(gòu)方程模型的北京居住用地價格影響因素評價 （2010） 選取了北京市2004-2008 年土地交易的微觀數(shù)據(jù)，基于結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建了地價估計模型，定量分析了生活、交通、環(huán)境設(shè)施便利性和工作便利性這4 類外生潛變量

16、對居住用地出讓價格的影響程度，從而測度出房地產(chǎn)開發(fā)商對它們的偏好差異度。研究結(jié)論顯示，生活、交通、環(huán)境設(shè)施便利性和工作便利性這4 類外生潛變量對觀測變量的解釋能力均較強。另一方面，生活、交通、環(huán)境設(shè)施便利性和工作便利性均顯著性地影響北京市居住用地出讓價格，但其影響力程度不同。其中，工作便利性對居住用地價格的影響程度相對最強，而交通、生活和環(huán)境設(shè)施便利性對居住用地價格的影響程度依次減弱。第25頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二SEM的應用 3.教育領(lǐng)域中的應用 劉彪，舒劍萍基于結(jié)構(gòu)方程模型的高校教職工心理癥狀及其影響因素的相關(guān)分析 （2009）對1132 名高校教職工進行

17、問卷調(diào)查,探討了高校教職工應激生活事件、社會支持、領(lǐng)悟社會支持、應對方式與心理癥狀的關(guān)系。運用驗證性因子分析得出指標對應的因子負荷顯著。用結(jié)構(gòu)方程模型對數(shù)據(jù)進行擬合,發(fā)現(xiàn)應激生活事件、社會支持、領(lǐng)悟社會支持、消極應對、積極應對對癥狀總分有直接影響。在建立結(jié)構(gòu)方程模型時，將應激生活事件作為外生潛變量,癥狀總分、積極應對、消極應對、社會支持、領(lǐng)悟社會支持作為內(nèi)生潛變量。其中應激事件的指標為家庭、工作學習、社交及其它因子得分，積極應對的指標為解決問題、求助的因子得分,消極應對的指標為退避、幻想、發(fā)泄、忍耐的得分。社會支持的指標為主觀支持、客觀支持、支持利用度的因子得分。領(lǐng)悟社會支持的指標為家庭支持、

18、朋友支持、其它支持的因子得分。癥狀總分的指標為10個因子的因子得分。第26頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二SEM的應用 4.心里學領(lǐng)域中的應用 趙夫明，王學臣，胡云江結(jié)構(gòu)方程在心理學研究中的適用性評價 （2009）針對結(jié)構(gòu)方程模式的運用討論分析結(jié)構(gòu)方程模式在心理學運用過程中的模型建構(gòu)、模型中潛變量問關(guān)系、名義謬誤以及結(jié)果解釋等問題。評述結(jié)構(gòu)方程模式在心理學研究中的適用性。在心理學研究過程中重要的不是研究方法本身。而是對方法的恰當使用。結(jié)構(gòu)方程模式具有傳統(tǒng)統(tǒng)計方法不可比擬的優(yōu)勢，但是作為統(tǒng)計技術(shù)仍有其同有的特點和不足。一方面，我們應積極使用結(jié)構(gòu)方程模式，使得研究更為系統(tǒng)

19、、準確與深入；另一方面，完全依賴它的分析是相當危險的。相對于方法而言，理論的建構(gòu)與結(jié)果的解釋顯得更加重要。所以，在心理學研究中應該首先考慮結(jié)構(gòu)方程模式的特性和適用條件，審慎處理各分析環(huán)節(jié)。第27頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二 結(jié)構(gòu)方程模型1 AMOS軟件介紹2結(jié)構(gòu)方程模型與AMOS第28頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二AMOS軟件介紹AMOS 是矩陣結(jié)構(gòu)分析（Analysis of moment structure）的簡稱。AMOS可以進行驗證性因素分析、路徑分析、多組比較等等多項分析。它讓SEM變得容易，它擁有的直觀拖放式繪圖工具，可以快速地演示路徑圖定制模型而無需編程。AMOS 的最大特色就是在處理缺失值時擁有Full Information Maximum Likelihood ，即使資料不完整，AMOS 也不會遺漏任何一個情況，并且會自動計算正確的標準誤及適當?shù)慕y(tǒng)計量，降低估算值偏差，更有效率。第29頁，共32頁，2022年，5月20日，19點14分，星期二路徑圖的圖標規(guī)則 圓或者橢圓表示潛變量或因子 正方形或者長方形表示顯變量或指標 單向箭頭表示單向影響 雙向弧形箭頭表示相關(guān)（非因果關(guān)系） 單向箭頭指向因子表示內(nèi)生潛變量 未被解釋的部分，即殘差 單向箭頭指向指標表示 指標未被解釋的部分，即測量誤