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1北師大心理統(tǒng)計學(xué)課件11協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型2主要內(nèi)容協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型簡介協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型的優(yōu)點模型的表示與定義模型的識別模型的參數(shù)估計模型的評價模型的修正協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型應(yīng)用舉例3模型的產(chǎn)生與開展協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型〔ConarianceStructureModels,簡稱CSM〕,又稱為結(jié)構(gòu)方程模型〔StructuralEquationModeling,簡稱SEM〕,協(xié)方差結(jié)構(gòu)分析〔theanalysisofcovariancestructure〕,線性結(jié)構(gòu)模型〔thelinearstructuralrelationsmodels〕,矩結(jié)構(gòu)模型〔themomentsstructuremodels〕,結(jié)構(gòu)化線性模型中的潛變量方程系統(tǒng)〔Latentvariableequationsystemlinearmodel〕以及LISREL模型。4模型的產(chǎn)生與開展1966年,Bock和Bargmann最早提出了“驗證性因素分析模型〞。此后,Joreskog〔1973〕、VanThillo〔1972〕、Kellsling(1972)和Wiley(1973)將Bock和Bargmann的模型逐漸演變,使之成為一個更通用的模型,這就是我們今天所說的協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型。這種模型由一種因素模型和一種結(jié)構(gòu)方程式模型組成,將心理測量學(xué)與經(jīng)濟(jì)計量學(xué)有效的結(jié)合起來。1966年K.Joreskog在教育評價測驗中開展的一系列通用的程序〔如LISREL〕,使得協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型得到了長足的開展。5模型的產(chǎn)生與開展協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型主要是利用一定的統(tǒng)計手段,對復(fù)雜的理論模式加以處理,并根據(jù)模式與數(shù)據(jù)關(guān)系的一致性程度,對理論模式做出適當(dāng)評價,從而到達(dá)證實或證偽研究者事先假設(shè)的理論模式的目的。SEM實際是一般線性模式〔GeneralLinearModels,GLM〕的擴(kuò)展。一般線性模式包括:路徑分析、典型相關(guān)、因素分析、判別分析、多元方差分析以及多元回歸分析。它們都只是協(xié)方差結(jié)構(gòu)方程模式的特例,但許多模式均可以用SEM程序來處理和評價〔Quintana,etal,1999〕。6完整協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型7測量局部8結(jié)構(gòu)局部因變量:學(xué)業(yè)成績〔η1〕自尊〔η2〕自變量:同伴關(guān)系〔ξ1〕教師期望〔ξ2〕學(xué)習(xí)能力〔ξ3〕9協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型的優(yōu)點
——與回歸分析相比可同時考慮和處理多個因變量;允許自變量和因變量含有測量誤差;容許潛在變量由多個外源指標(biāo)變量組成,并可同時估計指標(biāo)變量的信度和效度;可采用比傳統(tǒng)方法更有彈性的測量模型,如某一觀測變量在CSM內(nèi)可以同時附屬于兩個潛在變量;可以考慮潛在變量之間的關(guān)系,并估計整個模型是否與數(shù)據(jù)相吻合。10完整協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型11協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型的表示ξ:外源潛變量,η:內(nèi)源潛變量
X:外源觀測變量,Y:內(nèi)源觀測變量δ:外源觀測變量的獨立因子,ε:內(nèi)源觀測變量的獨立因子
ζ:內(nèi)源潛變量的誤差12協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型的表示兩局部:結(jié)構(gòu)局部:測量局部:
13協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型表示協(xié)方差方程其中:14協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型表示估計的矩陣:
Λx:外源觀測變量X相應(yīng)于ξ的載荷陣
Λy:內(nèi)源觀測變量Y相應(yīng)于η的載荷陣
Β:內(nèi)源潛變量對內(nèi)源潛變量的路徑系數(shù)矩陣
Γ:外源潛變量對內(nèi)源潛變量的路徑系數(shù)矩陣
Ψ:內(nèi)源潛變量誤差間的協(xié)方差矩陣
Φ:外源潛變量的協(xié)方差矩陣
Θδ:外源觀測變量的獨立因子間的協(xié)方差矩陣
Θε:內(nèi)源觀測變量的獨立因子間的協(xié)方差矩陣15模型的設(shè)定16模型的設(shè)定17協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型的假設(shè)模型中所有的變量〔觀測變量、潛變量、誤差〕都設(shè)定其平均值為零;公共因子與誤差項之間相互獨立;各獨立因子之間相互獨立;方程中的外源變量與誤差之間的相關(guān)為零;模型中潛變量間關(guān)系是線性的。18模型的識別自由度識別〔必要條件〕兩階段識別法〔充分條件〕1.首先將模型看成測量模型,進(jìn)行識別;
2.然后將結(jié)構(gòu)局部看成不含測量誤差的觀測變量的因果模型進(jìn)行識別;如果上面兩步驟模型均識別,那么整體模型一定可以識別
19兩階段識別法:舉例20兩階段識別法:舉例第一步,考察測量局部21兩階段識別法:舉例第二步,考察結(jié)構(gòu)局部22模型的識別MIMIC(MutipleIndicatorandMultipleCauses)模型識別準(zhǔn)那么
MIMIC模型是只包含一個潛變量的協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型。這個潛變量受多個觀測變量x的影響和有多個指標(biāo)變量y進(jìn)行測量
η1=Γx+ζy=Λyη1+ε
如果外源變量X的個數(shù)大于等于1并且指標(biāo)變量y的個數(shù)大于等于2,那么上述簡單的MIMIC模型是一定可識別。23MIMIC(多指標(biāo)多原因模型)24模型的參數(shù)估計未加權(quán)最小二乘法〔ULS〕廣義最小二乘估計〔GLS〕極大似然估計〔ML〕工具變量法〔IV〕兩階段最小平方法〔TSLS〕廣義加權(quán)最小平方法〔WLS〕對角加權(quán)最小平方DWLS〕
最常用的參數(shù)估計的方法有:極大似然估計和廣義最小二乘法。25模型的評價與修正常用模型總體擬合指數(shù)
1.絕對擬合指數(shù)χ2統(tǒng)計量〔Bollen,1989〕Χ2/df擬合優(yōu)度指數(shù)GFI〔Tanaka&Huba,1984調(diào)整的擬合優(yōu)度指數(shù)AGFI〔Tanaka&Huba,1984〕近似均方根誤差RMSEA〔Steiger&Lind,1980〕26模型的評價與修正
相對擬合指數(shù)CFI〔Coffin,1993〕標(biāo)準(zhǔn)擬合指數(shù)NFI〔Bentler&Bonett,1980〕Tucker-Lewis指數(shù)TLI或NNFI〔Tucker&Lewis,1980〕遞增擬合指數(shù)IFI〔Bollen,1989〕27模型的評價與修正簡
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