結(jié)構(gòu)方程模型案例

#荷的顯著性檢驗，重復此過程，直到各個負荷均顯著為止。AMOS7.0的輸出結(jié)果也給出了標準化情況下參數(shù)的估計結(jié)果。標準化情況下，參數(shù)估計結(jié)果不受各指標或因子量綱的影響，便于對變量之間的相互關(guān)系進行分析。本文的模型采用標準化情況下的參數(shù)估計結(jié)果，并且分兩步確立：第一步建立驗證性因子模型，確定潛變量的結(jié)構(gòu)；第二步按照圖1的模型（即加入結(jié)構(gòu)方程），運行程序，刪除不顯著的路徑后再次運行程序，共經(jīng)歷兩次路徑刪除后，估計結(jié)果顯示所有的因子負荷在置信水平90%下，均已顯著。從而得到本文估計模型的具體形式：0.4040.7120.7680.8100.653(1)0.5190.6790.6340.653(1)0.5190.6790.6341

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'3y(4.3)0.9000.427(2)(3)1Iy212(0.9975)<￡A1+1丿(2)(3)1Iy212(0.9975)<￡A1+1丿M丿G丿0.23400.8860.123廠00.254A5A1(+丿M丿000.1910.1620.1451

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'3y此外，輸出結(jié)果（見附錄五）中沒有包含違背常理的參數(shù)估計值，比如說沒有出現(xiàn)方差小于0、相關(guān)系數(shù)大于1等情況，說明用該模型擬合原始數(shù)據(jù)是合適的。4.6模型的整體擬合評價根據(jù)結(jié)構(gòu)方程模型中評價模型擬合優(yōu)劣的相關(guān)理論，通常采用以下幾種指標來評價模型的擬合效果：⑴相對擬合指數(shù)（CFI）：取值于0—1之間，越接近于1,模型整體擬合越好；⑵近似均方根誤差指數(shù)（RMSEA）：其值越小越好。一般認為，RMSEA低于0.1表示好的擬合,低于0.05表示非常好的擬合。⑶調(diào)整后的擬合優(yōu)度指數(shù)（AGFI）：取值于0—1之間，越接近1,模型整體擬合越好。本文模型的擬合優(yōu)劣指標匯總?cè)缦拢罕?模型的擬合指數(shù)指標CFIRMSEAAGFI取值0.730.130.76

結(jié)合各個擬合指數(shù)的判斷標準，由表1知，模型整體擬合效果一般。前述4.3節(jié)的注意（4）已分析過原因。4.7模型參數(shù)估計結(jié)果的解釋每一個觀測指標對其從屬的潛變量的標準化參數(shù)估計值（即負荷），有效地反映了該指標與相應潛變量之間的相關(guān)程度，同時也反映了潛變量對相應觀測指標的解釋能力。這可以由圖2結(jié)果路徑圖對比圖1和圖2，顯然，在參數(shù)估計過程中，一些不顯著的路徑和方向被刪除了。由結(jié)果路徑圖，我們可以看出：⑴大學生的社會經(jīng)濟地位E、對就業(yè)情況的把握程度g、自身能力g對他們的預期就業(yè)手段123均有影響，但影響差異不大。這與現(xiàn)實情況是相符的，通常家庭社會經(jīng)濟地位決定了大學生自主創(chuàng)業(yè)的原始資本（資金來源以及人際關(guān)系等），對就業(yè)情況的把握程度決定了大學生自主創(chuàng)業(yè)的動機和方向，而自身能力則決定了大學生自主創(chuàng)業(yè)的勇氣和膽識。⑵大學生的社會經(jīng)濟地位g對他們的預期就業(yè)地域有影響，但大學生對就業(yè)情況的把握程度1g、自身能力g對他們的預期就業(yè)地域幾乎沒有影響。這也與現(xiàn)實情況相符，大學生的社會23經(jīng)濟地位高低決定了他們對于就業(yè)地域的偏向（比如，現(xiàn)實中，比起家庭社會經(jīng)濟地位相對低的學生，往往是家庭社會經(jīng)濟地位相對高的學生更偏向于選擇各方面條件都相對較好的地域工作譬如省會城市，也即家庭社會經(jīng)濟地位相對低的學生更能容忍相對差一些的工作地域）。另外，大學生對就業(yè)情況的把握程度以及自身能力對預期就業(yè)地域影響不顯著，不管大學生對就業(yè)情況的把握程度如何，也不管大學生自身能力如何，現(xiàn)實中大學生預期就業(yè)地域的選擇往往是家鄉(xiāng)、發(fā)達城市或?qū)W校所在地。⑶相比于預期就業(yè)地域?qū)︻A期就業(yè)手段的影響，預期就業(yè)手段對預期就業(yè)地域的影響要更顯著。這也是顯然的，自主創(chuàng)業(yè)必然要考慮目標地域的供求情況，通常省會城市等需求相對大，供給才有市場。⑷5個潛變量在13個觀測指標上的標準化因子負荷不小于0.712的有6個。在標準化的情況下，指標與潛變量之間的復相關(guān)系數(shù)就是因子負荷的平方。因此，有6個復相關(guān)系數(shù)大于0.5，也就是說，相應的潛變量能解釋指標的50%以上。但僅有6個復相關(guān)系數(shù)大于0.5，再次說明模型的解釋能力一般，原因仍然是問卷內(nèi)容設(shè)計和模型形式設(shè)定脫節(jié)，使得衡量潛變量的指標不恰當或過少。4.8模型存在的問題⑴通常從擬合原始數(shù)據(jù)的能力和預測性能兩方面評價一個模型。結(jié)構(gòu)方程模型則更偏向于驗證我們事先提出的關(guān)于潛變量的結(jié)構(gòu)、潛變量之間的因果關(guān)系是否成立，并且量化變量之間的相互影響關(guān)系。若主要關(guān)注的是模型的預測性能，則結(jié)構(gòu)方程并非首選。若采用SPSS或結(jié)構(gòu)方程模型的軟件，需要進行隔一段時間后的縱向調(diào)查，取得序列數(shù)據(jù)的支撐。大家可以選擇系統(tǒng)動力學等軟件。⑵本文的模型擬合原始數(shù)據(jù)的能力一般，主要歸咎于問卷內(nèi)容設(shè)計與模型形式設(shè)定的脫節(jié)，使得無法找到一定數(shù)量的、恰當?shù)闹笜藖砗饬繚撟兞俊Ｒ簿褪钦f，本文建構(gòu)的模型遷就于問卷，模型形式的設(shè)定可能有失偏頗。這也給問卷設(shè)計者提出了參考建議：要把問卷內(nèi)容設(shè)計與欲采用的模型相結(jié)合，問卷內(nèi)容要緊扣模型。⑶本文的模型不得不引入單指標潛變量，為保證模型的可識別性，又不得不在進行參數(shù)估計時固定某些負荷以及某些