结构方程讲座

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易丹辉教授的结构方程及运用的PPT

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2
测量模型 (Measurement Model
) 亦称为验证性因素分析模型,主 要表示观测变量和潜变量之间的 关系。模型形式
3
(2)
(3)
其中, 为q×1阶外生观测变量向量, 为p×1 阶内生观测变量 向量; 为n×1阶外生潜变量向量, 为m×1阶内生潜
变量向量; 为q×n矩阵,是外生观测变量 在外生 潜变量 上的因子载荷矩阵; 为p×m 阶矩阵,是内
价值感知 73.54
0.201 0.005 0.504 0.290
0.221
总体满意 78.12
0.550
忠诚 74.16
0.155
0.665
客户关系管理 70.26
1
2
3
4
5
参考文献
▪ 侯杰泰、温忠麟、成子娟: 结构方程模型及其应用 ,教育科学出版社,2004年7月
▪ 易丹辉:结构方程模型:方法与应用,中国人民大 学出版社,2008年4月
根据理论或以往研究的成果,构建潜变量和观测 变量以及潜变量和潜变量之间的关系,即设定初始模 型。通常采用路径图的形式表示。一个潜变量通常会 对应几个可测变量,至于究竟对应多少,根据研究的 具体问题而定,但一般不宜少于两个。潜变量可以可 以根据理论确定,也可以利用因子分析提取。
研究模型(假设模型)
饱和模型
验证性因子分析 已知可能有某种关系 利用数据验证
8
经营管理中的问题
客户满意度(员工满意度) 企业竞争力 绩效总评价 服务对生产的影响
9
二、结构方程模型 (Structural Equation
Modeling,SEM )
结构方程模型(Structural Equation Modeling,简称SEM ),亦称协方差结构模型 (Conariance Structure Models,简称CSM) ,也称线性结构模型(Linear Structural Relations Models),或称LISREL模型。

结构方程模型精讲共35页

结构方程模型精讲共35页

6、法律的基础有两个,而且只有两个……公平和实用。——伯克 7、有两种和平的暴力,那就是法律和礼节。——歌德
8、法律就是秩序,有好的法律才有好的秩序。——亚里士多德 9、上帝把法律和公平凑合在一起,可是人类却把它拆开。——查·科尔顿 10、一切法律都是无用的,因为好人用不着它们,而坏人又不会因为它们而变得规矩起来。——德谟耶克斯
结构方程模型精讲
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富ห้องสมุดไป่ตู้的人生
71、既然我已经踏上这条道路,那么,任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远,吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应,言行相称。——韩非

易丹辉教授的结构方程及运用的PPTPPT课件

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学习成绩
3
y4
y5
y6
y7
y8
4
5
中国人民大学6学位办
7
8
17
测量模型
y1

y2

11 21

y3

y4


y5 y6

=
31

12 22

1
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13

3

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y8

23 33


1

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3
+

4


5 6

87


中国人民大学学位办
18
x1 x2
=
11 21

1 + 2
结构模型
1 0
2
SEM模型应用
中国人民大学统计学院
中国人民大学统计咨询研究中心
易丹辉
二○ ○九年十二月十七日
中国人民大学学位办
1
主要内容
一、问题的提出 二、结构方程模型 三、应用示例
中国人民大学学位办
2
一、问题的提出
研究的对象
不可直接观测
潜变量
相互之间关系复杂
一般回归或计量方程
无法反映
中国人民大学学位办
3
研究学生学习成绩与什么因素有关 学习成绩 学习能力 教师要求 自信 同学关系
研究模型(假设模型)
饱和模型
独立模型
中国人民大学学位办
15

结构方程模型第二讲

结构方程模型第二讲

特别, 1)取 W = SS, : Kronecker 乘积,则WLS 估计化为GLS; 2)取 W = (qML)(qML),则WLS 估计化为ML; 一般,Browne(1982,1984)建议W取 wgh,ij = mghij –sghsij 其中wghij是4阶样本中心矩。这是一种渐近与 分布无关的估计(asymptotically distribution-free, ADF),具有许多与ML估计相同的渐近性质。
ˆ q ) N (0, ) n(q (n )
5) ML估计的最优拟合值渐近卡方分布,即
2 ˆ (n 1)F (q ML ) ( p * t )
(n )
其中p*=p(p+1)/2,t为自由参数的个数。 这个结果可以用于整个模型的检验。 H0: (q)。
证明可参看(Bollen, 1989)
2 1/ 2
其中df 是卡方的自由度。 2-df 称为离中参数(Noncentrality parameter,NCP; Steiger, 1980)。 总体差距函数(Population Discrepancy Function, PDF):
PDF max[( df ) /(n 1),0]
STRUCTURAL EQUATION MODELING
PAGE26
Conditions when you might consider using PLS
Do you work with theoretical models that involve latent constructs? Do you have multicollinearity problems with variables that tap into the same issues? Do you want to account for measurement error? Do you have non-normal data?

第五讲 结构方程模型汇总

第五讲 结构方程模型汇总
结构方程模型,是应用线性方程表示观测变量与潜变量之间,以及潜在变量 之间关系的一种多元统计方法,其实质是一种广义的一般线性模型。
2 发展历程
① 20世纪70年代,一些学者(Joreskog,1973;Wiley,1973)将因子分析、 路径分析等统计方法整合,提出结构方程初步概念。 ② Joreskog与其合作者进一步发展矩阵模型的分析技术来处理共变结构的分 析问题,提出测量模型与结构模型的概念,促成SEM的发展。 ③ Ullman(1996)定义结构方程为“一种验证一个或多个自变量与一个或 多个因变量之间一组相关关系的多元分析程式,其中自变量和因变量既可 以是连续的,也可以是离散的”,突出其验证多个自变量与多个因变量之 间关系的特点。
⑤ SEM与偏最小二乘法(PLS)(集成多种分析方法,对因变量进行
测量) PLS:对观测变量协方差矩阵的对角元素拟合较好,适用于对数据点的分
析,预测准确度较高
SEM:对观测变量协方差矩阵的非对角元素的拟合较好,适合于对协方差
结构的分析,参数估计更准确
第4页
2019/1/17
4 SEM的技术特性
① 具有理论先验性,因而常被视为验证性而非探索性统计方法
2
合越好。 2)NNFI:通常在【0,1】之间,越接近1说明模型拟合的越好。
3)CFI :同NNFI。
简洁性的指标:自由度越高,模型越简单。
df= [p(p+1)÷2] –需估计的参数 例如M1的自由度为 df =(9×10)÷2–21 = 24
第22页
2019/1/17
7 检查其他可能的模型
第五讲
结构方程模型
如果你不认识他,你最好主动去认识他,因为他最后将找上你。 尤其是对於新进研究者来说,少了他,你们在学术上的发展堪

结构方程模型精讲

结构方程模型精讲

结构方程模型精讲结构方程模型(Structural Equation Modeling,即SEM)是一种多变量统计分析方法,主要用于建立和验证变量之间的因果关系模型。

SEM在社会科学研究领域中被广泛应用,可以用于研究因果关系的生成机制、模型拟合度评估和预测效果等。

一个SEM模型通常包括以下几个重要的组成部分:1. 构念(Latent variables):构念是无法直接观察到的理论概念,代表研究对象的特征、态度或行为。

通过测量指标来间接度量构念。

构念可以是单一的或多个指标组合而成的。

2. 指标(Indicators):指标是可以直接观察到的变量,用于测量构念的表现。

指标可以是连续变量、二元变量、有序变量等。

3. 因果路径(Causal paths):因果路径是指构念之间或构念与指标之间的直接或间接影响关系。

因果路径可以是正向的、负向的或双向的。

4. 误差项(Error terms):误差项是构念和指标之间的测量误差或未被模型涵盖的因素。

误差项是模型的随机部分,代表了模型解释不了的部分。

5. 模型拟合度(Model fit):模型拟合度指模型是否能够较好地解释观察数据。

常用的模型拟合度指标包括卡方检验、比较拟合指数(CFI)、均方根误差逼近指数(RMSEA)等。

在进行SEM分析时,通常需要进行以下步骤:1.建立理论模型:根据研究问题和理论背景,构建起变量间的理论关系模型。

2.设计测量指标:选择符合研究目标的指标,考虑指标之间的相关性和可信度。

3.收集数据:通过问卷调查或实验等方法,收集观察数据。

4.编码和建模:将数据输入到结构方程模型软件进行分析和建模。

5.评估拟合度:使用适当的拟合度指标,评估模型对实际数据的拟合效果。

6.参数解释和检验:分析模型结果,解释参数估计值和检验统计量,判断变量间的因果关系和显著性。

通过SEM分析,可以帮助研究者建立潜在的因果关系模型,验证理论假设和推断变量间的关系。

SEM具有灵活性和广泛适用性,可以应用于各种类型的数据和研究领域。

结构方程模型讲课文档

结构方程模型讲课文档
现在二十页,总共六十八页。
模型修正
• 模型的修正主要包括: • (1) 依据理论或有关假设 ,提出一个或数个合理的先验模型;
• (2) 检查潜变量与指标间的关系 ,建立测量方程模型; • (3) 若模型含多个因子 ,可以循序渐进地 ,每次只检验
含两个因子的模型 ,确立测量模型部分合理后 ,最后再 将所有因子合并成预设的先验模型 ,作总体检验;
(3)与因素分析类同,SEM容许潜伏变项(如:社经地位)由多个观察指标变项(如:父母职业、收入)
构成,并可同时估计指标变项的信度及效度(reliability and validity);
(4)SEM可采用比传统方法更有弹性的测量模型(measurement model),如某一指标变 项/题目从属于两潜伏因子;在传统方法,项目多依附单一因子; (5)研究者可构划出潜伏变项间的关系,并估计整个模式是否与数据拟合。
传统上先计算外向题目的总分(或者平均分)和自信题目的总分(或 者平均分),再计算两个总分(或者平均分)的相关,这种计算所得的 两个潜变量(外向和自信)的关系,不一定恰当,但是结构方程模型能 提供更佳的答案(如典型相关分析等)。
x1
x2
自信
x3
x4
y1
外向
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y3
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模型举例
现在十页,总共六十八页。
5、结构方程模型中的变量
潜变量 显变量
内生变量
外源变量
变量
指标
自变量
因变量
现在十一页,总共六十八页。
潜变量:不可以直接观察的变量,或叫因子。如自 信、成就等。 显变量:可以直接观察的变量,如收入、成绩等。
因子荷载
现在十二页,总共六十八页。

结构方程模型简介Lisrel与Amos的初级应用公开课获奖课件百校联赛一等奖课件

结构方程模型简介Lisrel与Amos的初级应用公开课获奖课件百校联赛一等奖课件
4
SEM概念
概念1:构造方程模型(Structural Equation Modeling,简称SEM)是基于变 量旳协方差矩阵来分析变量之间关系旳一种综合性旳统计措施,所以又称为 协方差构造分析。
概念2:构造方程模型是一种通用旳线性统计建模技术。它主要是利用联立 方程组求解,但是没有严格旳假设限定条件,同步允许自变量和因变量存在 测量误差。
1、以关键理论为基础; 2、以有关实证发觉为建立潜在自变量与潜在因变量间因果关系 之根据; 3、透过逻辑推理过程验证或修正上述已建立之因果关系; 4、藉由有关理论综述与实地深度访谈,进一步验证初步建立之 因果关系。
13
实例:速度营销动态能力对企业绩效旳影响
1、模型构建 E1 理论发展 E2 模型界定 E3 变量拟定 E3 研究假设 S1
S2
S3
反应效率 反应速度
M1
市场绩效
M2
M3
F1
财务绩效
F2
F3
H1:速度营销反应效率对企业市场绩效存在正向旳影响关系; H2:速度营销反应速度对企业市场绩效存在正向旳影响关系; H3:速度营销反应效率对企业财务绩效存在正向旳影响关系; H4:速度营销反应速度对企业财务绩效存在正向旳影响关系;
14
2、前期工作
研究设计 变量旳测量(李克特量表) 问卷设计 数据搜集
前期数据分析 描述性统计(SPSS,EXCEL) 信度分析(SPSS) 效度分析 EFA
15
309份有效问卷
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信度分析(SPSS)
• 信度(Reliability)又可称为可靠性,是指测验旳可信程度。 信度好旳指标在一样或类似旳条件下反复操作,能够得到一致 或稳定旳成果。它主要体现测验成果旳一致性、一贯性、再现 性和稳定性。

多元统计分析讲座-结构方程模型

多元统计分析讲座-结构方程模型

02 结构方程模型的理论基础
线性代数基础
向量与矩阵
线性变换与矩阵表示
了解向量的基本概念、矩阵的运算规 则以及矩阵的逆、转置等基本性质。
理解线性变换的概念,掌握如何通过 矩阵表示一个线性变换。
特征值与特征向量
掌握特征值和特征向量的定义、性质 以及求解方法。
概率统计基础
概率论基础
理解概率的基本概念、条件概率 、独立性等基本概验的基本 原理和方法,包括最大似然估计 、贝叶斯估计等参数估计方法和 假设检验方法。
模型设定与识别
01
02
03
模型设定
理解模型设定的基本原则 和方法,包括对变量之间 关系的假设、对误差项的 假设等。
模型识别
掌握模型识别的基本方法, 包括基于样本数据的模型 识别和基于先验知识的模 型识别。
结构方程模型需要大量的样本数据,对于小样本数据可 能不太适用。
该模型对于数据的分布假设较为严格,如果数据不满足 正态分布假设,可能会导致估计结果的不准确。
未来发展方向与挑战
未来发展方向
随着大数据时代的到来,结构方程模型将与机器学习、人工智能等技术结合,实现更高效、 准确的因果关系推断。
随着研究领域的不断拓展,结构方程模型将应用于更多领域,如心理学、经济学、社会学等。
未来发展方向与挑战
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未来发展挑战
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04
需要进一步研究如何处理非正 态分布的数据,以提高模型的
适用性和稳健性。
需要进一步研究如何处理高维 度的数据,以适应大数据时代
的需求。
需要进一步研究如何将结构方 程模型与其他统计方法结合, 以更好地揭示数据背后的复杂
关系。
06 结论
研究总结

易丹辉教授的结构方程及运用的课件

易丹辉教授的结构方程及运用的课件
易丹辉教授的结构方程及 运用的课件
目 录
• 结构方程模型概述 • 结构方程模型的基础知识 • 结构方程模型的应用范围 • 结构方程模型的实施步骤 • 结构方程模型的优势与局限 • 结构方程模型案例分析
01 结构方程模型概述
结构方程模型的定义
01
结构方程模型是一种统计分析方 法,它允许研究者测试一组关于 变量间关系的假设。
结构方程模型。
模型构建与检验
模型构建
基于理论构建和数据特征, 构建结构方程模型,包括 测量方程和结构方程。
模型适配度检验
使用统计软件对模型进行 适配度检验,评估模型与 数据的拟合程度。
模型修正与优化
根据适配度检验结果,对 模型进行修正和优化,以 提高模型的拟合度和解释力。
结果解释与讨论
参数解释
对模型中的参数进行解释,包括路径系数、标准误、显著性水平等,以便了解变 量之间的关系和影响程度。
模型检验
在模型拟合完成后,需要对模型进行检验,以确定模型是否能够有效地解释数据。
03 结构方程模型的应用范 围
结构方程模型在社会科学中的应用
01
02
03
社会科学研究
结构方程模型可以用于研 究社会现象和问题,如社 会学、政治学、文化研究 等领域的实证分析。
政策分析
结构方程模型可以用于评 估政策实施的效果,以及 预测政策变化对社会的影 响。
06 结构方程模型案例分析
案例一:社会阶层与消费行为关系研究
总结词
通过结构方程模型探讨社会阶层对消费行为的影响,并检验 模型的拟合度。
详细描述
首先,定义社会阶层和消费行为为潜在变量,然后通过问卷 调查收集数据,使用结构方程模型分析数据,并计算拟合度 指标,以评估模型的适用性。

文光讲坛 结构方程模型

文光讲坛 结构方程模型

文光讲坛结构方程模型结构方程模型(SEM),是一种用于研究社会变量之间关系的多元统计分析技术。

它以统计学和数学的方法来定义、确定和衡量行为、态度和社会属性之间的关系。

与线性回归模型或多元回归模型相比,SEM具有建模更强大的思想和灵活度,可以更好地反映研究者对社会科学数据之间关系的假设和结构理论。

结构方程模型有助于我们更准确地理解社会变量之间的关系。

它可以用来识别哪些变量对另一变量具有影响力,以及这种影响的效果怎样。

它可以一次性考虑多个变量之间的相互作用,进而揭示出社会复杂性的神秘面纱。

一些如人口一般的变量,也可以使用SEM来研究,以发现社会变量与其他变量之间的关系。

在社会科学研究中,结构方程模型可以被应用到任何社会变量之间的研究中,而不管它们可能有着怎样的因果关系,有着怎样的贡献程度和持续度,或者有着怎样的相关性。

它可以衡量某个变量与另一个变量之间的因果关系,也可以将更多的变量纳入考虑,这样就可以更加准确地估计模型中变量之间的关系。

此外,结构方程模型可以使用来检验某个研究的假设。

这种模型可以检验社会变量之间的因果关系,也可以检验社会变量之间的非因果关系,例如潜在关系。

它甚至可以检验一个变量与一组变量之间的关系。

目前,针对这种模型,有许多不同的计算方法可供使用,可以帮助研究者更加准确地检验他们的假设。

基于以上研究,我们可以说,结构方程模型是一种十分强大且有效的社会研究分析工具。

它可以应用到任何社会变量的研究中,用于识别关系、测量因果关系、检验假设或估计结构关系等等。

它可以有效地反映社会科学数据之间的关系,从而帮助研究者更深入地研究。

研究发现,结构方程模型在社会研究中受到越来越多的重视,因为它可以更准确地估计社会变量之间的关系。

它与线性回归模型或多元回归模型相比,更有利于研究者衡量假设和理论的可靠性。

然而,结构方程模型也有一些不足,如可能存在模型不完备,可能存在模型假设不准确,缺乏足够的估计数据等等。

结构方程模型讲义

结构方程模型讲义

结构方程模型讲义结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)是一种统计分析方法,多用于研究基于潜变量的复杂系统内在结构的定量关系。

其理论基础源于多元统计分析、因子分析和路径分析,通过建立观察变量与潜变量之间的关系模型,解析出潜变量对观察变量的影响,进而研究变量之间的内在结构关系。

一、SEM的基本概念和特点1.潜变量:潜变量是指无法直接观察或测量的变量,只能通过观察变量来间接反映。

它可以代表一些理论上的构念、心理特质或潜在特征。

2.观察变量:观察变量是可以直接观察和测量的变量,表现为定量或定性的实际测量结果。

3.模型设定:SEM基于研究者对潜变量和观察变量之间关系的理论假设,通过建立潜变量和观察变量之间的关系模型,定量研究变量之间的影响关系。

4.结构关系:SEM通过路径系数来描述潜变量和观察变量之间的关系,并使用结构方程模型来表示这些关系。

路径系数表示了变量之间的直接或间接影响。

二、结构方程模型的步骤1.模型设定:根据研究目的和理论依据,建立潜变量和观察变量之间的关系模型,并确定模型中的指标、因子和路径。

2.数据收集:收集样本数据,并根据所设定的模型变量进行测量,获得观察变量的观测值。

3.模型估计:利用SEM软件,通过最大似然估计等方法求解模型中的参数估计值,包括路径系数、因子载荷和误差项。

4.模型拟合:通过拟合度指标对模型的拟合程度进行评估,检验模型是否与观测数据一致。

如果拟合不理想,可能需要修改或调整模型。

5.结果解释和修正:对模型结果进行解释,解释模型中的路径系数和因子载荷,以及观察变量的解释力。

如果有必要,根据拟合结果调整模型,并进行相应修正。

6.结果验证:通过交叉验证、重测等方法验证模型的鲁棒性和稳定性,确保模型结果的可靠性和稳定性。

结构方程模型的应用领域非常广泛,包括心理学、社会学、教育学、市场营销、财务管理等。

它可以用于研究因果关系、探究复杂系统内在结构、验证理论模型等。

七多元统计分析讲座结构方程模型

七多元统计分析讲座结构方程模型

结构方程模型分析的步骤:
◦ 模型设定 ◦ 模型识别 ◦ 数据准备 ◦ 参数估计 ◦ 模型评价 ◦ 模型修正
《SPSS多元统计分析方法及应用》系列讲座 10
结构方程模型设定
◦ 潜变量的设定 ◦ 观测变量的设定
1
e4
1
e3
1
e2
1
e7
1
e6
1
e5
1
e15
项目 保密性
1 项目规模
项目复 杂程度
结构方程模型应用举例 总结
《SPSS多元统计分析方法及应用》系列讲座 4
测量模型
结构模型
测量模型
δ1
X1 λx1
ζ1
δ2
X2
ξ1 γ41
λy1 Y1
ε1
δ3
X3
η4
Y2
ε2
δ4
X4 λx4
Y3
ε3
β45
δ5
X5
ξ2
δ6
X6
λy4 Y4
ε4
η5
δ7
X7 λx7
γ43
δ8
X8
ξ3
Y5
ε5
Y6
ε6
《SPSS多元统计分析方法及应用》系列讲座 1
《SPSS多元统计分析方法及应用》系列讲座 2
《SPSS多元统计分析方法及应用》系列讲座
结构方程模型概述 结构方程模型理论知识
◦ 结构方程模型设定、识别 ◦ 结构方程模型数据准备 ◦ 结构方程模型参数估计 ◦ 结构方程模型评价与修正 ◦ 结构方程模型解释
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路径分析、 路径分析、结构方程模型及应用 知识要点: 知识要点:
• • • • • 1、路径分析、结构方程的基本思想和模型设定 、路径分析、 2、路径分析模型、结构方程模型的构建 、路径分析模型、 3、路径分析模型、结构方程模型的识别和估计 、路径分析模型、 4、路径分析模型、结构方程模型的评价和修改 、路径分析模型、 5、路径分析模型、结构方程的应用和文献阅读 、路径分析模型、
2011-10-18
3 zf
• • •
路径分析现在成为多元分析的一种重要方法, 路径分析现在成为多元分析的一种重要方法,广泛应用于 遗传学、社会学、心理学、经济问题和市场调研领域。 遗传学、社会学、心理学、经济问题和市场调研领域。 习惯上把基于最小二乘的传统的路径分析称作路径分析; 习惯上把基于最小二乘的传统的路径分析称作路径分析; 路径分析 把基于极大似然的路径分析称作结构方程式模型 把基于极大似然的路径分析称作结构方程式模型 (Structural Equation Modeling,SEM)。 , )。
如果(a)在第一步的估计中解释变量统计显著; 在第二步的估计中解释变量统计显著; 如果 在第一步的估计中解释变量统计显著;(b) 在第二步的估计中解释变量统计显著;(c) 在第三步的估计中中 在第一步的估计中解释变量统计显著 间变量统计显著,则说明中间变量的间接作用显著 中间变量的间接作用显著。 间变量统计显著,则说明中间变量的间接作用显著。如果第一步中外生变量的回归系数不是统计显著或者第三步 不存在间接作用; 中间变量)感知价值的回归系数不显著,说明该外生变量不存在间接作用 如果某一外生变量(如耐用性、 中(中间变量)感知价值的回归系数不显著,说明该外生变量不存在间接作用;如果某一外生变量(如耐用性、 操作的简单性和通话效果)在第一步和第三步中的回归系数都是统计显著的,说明该外生变量存在部分间接作用 部分间接作用; 操作的简单性和通话效果)在第一步和第三步中的回归系数都是统计显著的,说明该外生变量存在部分间接作用; 2011-10-18 12 如果某外生变量(价格)的回归系数在第一步显著,而在第三步不显著,说明该外生变量存在完全的间接作用 完全的间接作用。 如果某外生变量(价格)的回归系数在第一步显著,而在第三步不显著,说明该外生变量存在完全的间接作用。
2011-10-18
7 zf

把上图写为方程式的形式: 把上图写为方程式的形式:
C = p11A+ p21B+ p12r AC2 + p22r BC2 + pe1e1 1 12 12 C2 = p12 A+ p22B+ p11r AC + p21r BC + pe2 e2 12 1 12 1
以上方程实际上是普通的多元回归方程, 以上方程实际上是普通的多元回归方程,多元回归分析是因果关系 模型的一种,但它是一种比较简单的因果关系模型, 模型的一种,但它是一种比较简单的因果关系模型,各个自变量对 因变量的作用并列存在, 仅包含一个环节的因果结构。 因变量的作用并列存在,它仅包含一个环节的因果结构。
zf
二、相关系数的分解
• 分解相关系数在路径分析中带有一般性意义, 分解相关系数在路径分析中带有一般性意义,并且是路径分析中 很重要的一部分。通过对原因变量和结果变量的相关系数的分解, 很重要的一部分。通过对原因变量和结果变量的相关系数的分解, 我们可以很清楚地看出造成相关关系的各种原因。 我们可以很清楚地看出造成相关关系的各种原因。 为三个两两相关的外生变量, 和残差项e4共同决定 例: A,B,C为三个两两相关的外生变量,A,B和残差项 共同决定 为三个两两相关的外生变量 和残差项 D,B,C,D和残差项 决定 ,最后,D,E和残差项 影响最终结果 和残差项e5决定 和残差项e6影响最终结果 , 和残差项 决定E,最后, 和残差项 变量F,共具有三层的因果关系。 变量 ,共具有三层的因果关系。
耐用性、 耐用性、操作的简单 性、通话效果和价格 2011-10-18 即为外生变量
10 zf
感知价值和顾客忠诚 度为内生变量
其他变量对内生变量的影响: 直接通过单向箭头对B具有因果 其他变量对内生变量的影响:若A直接通过单向箭头对 具有因果 直接通过单向箭头对 影响, );若 影响,称A 对B有直接作用(direct effect);若A 对B的作用是间 有直接作用( ); 的作用是间 接地通过其他变量( )起作用, 接地通过其他变量(C)起作用,称A 对B有间接作用(indirect 有间接作用( effect),称C为中间变量(mediator variable)。 ),称 为中间变量 为中间变量( ), )。
2011-10-18
4 zf
路径分析的相关知识简介
1、路径分析的基本概念和理论 2、相关系数的分解 3、路径模型的调试和识别 4、路径分析的流程图和案例分析
2011-10-18
5 zf
路径分析流程图 路径分析流程图
2011-10-18
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一、路径图
• 路径分析的主要工具是路径图,它采用一条带箭头的线( 路径分析的主要工具是路径图,它采用一条带箭头的线(单箭头 表示变量间的因果关系,双箭头表示变量间的相关关系) 表示变量间的因果关系,双箭头表示变量间的相关关系)表示变 量间预先设定的关系,箭头表明变量间的关系是线性的,很明显, 量间预先设定的关系,箭头表明变量间的关系是线性的,很明显, 箭头表示着一种因果关系发生的方向。在路径图中, 箭头表示着一种因果关系发生的方向。在路径图中,观测变量一 般写在矩形框内,不可观测变量一般写在椭圆框内。 般写在矩形框内,不可观测变量一般写在椭圆框内。
四个外生变量耐用性、操作的简单性、 四个外生变量耐用性、操作的简单性、通话效果和价格 既对忠诚度有直接作用, 既对忠诚度有直接作用,同时通过感知价值对忠诚度具 2011-10-18 11 有间接作用。 有间接作用。 zf
中间变量的中间作 用有理论依据吗? 用有理论依据吗? 中间作用统计显著 吗?
检验中间变量间接作用是否统计显著( 检验中间变量间接作用是否统计显著(Barron, R.M. & Kenny D.(1986) Agarwal ,S.& Teas,R.K.(1997) ): • • • 第一步:用中间变量(感知价值)对外生变量耐用性、操作的简单性、 第一步:用中间变量(感知价值)对外生变量耐用性、操作的简单性、通话效果 和价格四个变量进行回归; 和价格四个变量进行回归; 第二步:用内生变量(忠诚度)对第一步中的四个变量进行回归; 第二步:用内生变量(忠诚度)对第一步中的四个变量进行回归; 第三步:用忠诚度对第一步中的四个变量以及中间变量感知价值进行回归。 第三步:用忠诚度对第一步中的四个变量以及中间变量感知价值进行回归。
路径图上的变量分为两大类: 路径图上的变量分为两大类: • • • 一类是外生变量( ),它不受 一类是外生变量(exogenous variable,又称独立变量,源变量),它不受 外生变量 ,又称独立变量,源变量), 模型中其他变量的影响。 模型中其他变量的影响。 另一类是内生变量( ),在 另一类是内生变量(endogenous variable,又称因变量或下游变量),在 内生变量 ,又称因变量或下游变量), 路径图上至少有一个箭头指向它,它被模型中的其它一些变量所决定。 路径图上至少有一个箭头指向它,它被模型中的其它一些变量所决定。 其中, 路径图中不影响其它变量的内生变量称为最终结果变量( 其中,将路径图中不影响其它变量的内生变量称为最终结果变量(ultimate 内生变量称为最终结果变量 response variable),最终结果变量不一定只有一个。如:顾客忠诚度 ),最终结果变量不一定只有一个 ),最终结果变量不一定只有一个。
例:某种消费性电子产品(如手机)路径分析: 某种消费性电子产品(如手机)路径分析:
四个变量耐用性、操作的简单性、 四个变量耐用性、操作的简单性、通话效果和价格两两相 决定感知价值,同时通过感知价值决定忠诚度。 关,决定感知价值,同时通过感知价值决定忠诚度。相对 2011-10-18 9 zf 于图10-1,它具有两层的因果关系。 两层的因果关系。 于图 ,它具有两层的因果关系
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路径分析、 路径分析、结构原理”占着生物遗传学(在过去几乎就 世纪初, 原理” 世纪初 原理 占着生物遗传学( 是我们现在所称作的统计学)的统治地位。Pearson原理的一 是我们现在所称作的统计学)的统治地位。 原理的一 个基本内容就是相关关系是现实生活中最基本的关系, 个基本内容就是相关关系是现实生活中最基本的关系,而因果 关系仅仅是完全相关的(理论)极限。 关系仅仅是完全相关的(理论)极限。这种理论认为没必要寻 找变量之间的因果关系,只需计算相关系数。 找变量之间的因果关系,只需计算相关系数。然而相关分析逐 渐暴露出自身的很多局限: 渐暴露出自身的很多局限:一是相关分析仅仅反应变量之间的 线性关系;二是相关分析反应变量之间的关系是对称的, 线性关系;二是相关分析反应变量之间的关系是对称的,而很 多变量之间的关系是非对称的;三是只有在正态假设下, 多变量之间的关系是非对称的;三是只有在正态假设下,相关 思想才是有效的。 思想才是有效的。
•A是父亲智商,B是母亲智商,C1、C2是两 是父亲智商, 是母亲智商 是母亲智商, 、 是两 是父亲智商 个成年子女的智商, 是与A,B不相关的 个成年子女的智商,e1, e2 是与 不相关的 另外原因变量。 另外原因变量。 •一般来说,父母亲的智商之间不存在关系; 一般来说,父母亲的智商之间不存在关系; 一般来说 父母亲的智商对子女的智商存在因果关系, 父母亲的智商对子女的智商存在因果关系, 用单箭头表示,子女的之间 存在相关关关系, 子女的之间, 用单箭头表示 子女的之间,存在相关关关系 用双箭头表示。箭头上的字母表示路径系数, 用双箭头表示。箭头上的字母表示路径系数, 路径系数反应原因变量对结果变量的相对影 响大小。 响大小。 •在路径分析中一般采用经过标准化后的变量 在路径分析中一般采用经过标准化后的变量. 在路径分析中一般采用经过标准化后的变量
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