结构方程模型理论及其在管理研究中的应用
结构方程模型的特点及应用
结构方程模型的特点及应用结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）是一种多变量统计分析方法，以图模型的方式描述变量之间的因果关系，并通过参数估计和假设检验来检验模型的拟合程度。
结构方程模型在社会科学、教育学、经济学等领域广泛应用，具有以下特点：1.综合分析：结构方程模型可以同时分析多个变量之间的直接关系和间接关系，不仅可以分析因果关系，还可以考虑指标间的共同变异、共同特征等。
这使得结构方程模型在探索复杂关系和解释机制方面具有独特优势。
2.模型灵活性：结构方程模型可以包括观察指标、潜在变量和测量误差，可以用来解析测量模型和结构模型。
这使得结构方程模型可以在未测量到的潜在变量上进行分析，从而增强模型的表达能力。
3.统计方法齐全性：结构方程模型既包含结构方程，也包含路径分析，不仅可以通过参数估计来检验变量之间的因果关系，还可以通过拟合度检验、修正指数等来评估模型的拟合程度和模型改进。
4.强大的理论支持：结构方程模型是基于潜在变量建模的，可以引用先验理论知识，并通过模型修正来验证和深化理论。
此外，结构方程模型还可以通过因素分析、回归分析等方法进行扩展和丰富。
1.教育评估：结构方程模型可以用于分析教育因素对学生学习成绩及心理状态的影响，帮助评估教育政策的有效性，优化教育资源的分配。
2.组织研究：结构方程模型可以研究组织结构与员工绩效之间的关系，帮助组织管理者优化组织结构，提高团队绩效与员工满意度。
3.社会科学研究：结构方程模型可以用于研究社会因素对人们行为和心理状态的影响，例如研究社会支持对幸福感的影响、研究社会经济因素对犯罪行为的影响等。
4.市场营销研究：结构方程模型可以用于研究市场营销因素对消费者行为的影响，例如研究产品特性对消费者购买意愿的影响、研究广告和促销策略对品牌偏好的影响等。
5.医学与心理学研究：结构方程模型可以用于研究疾病因素对人们身体健康和心理状态的影响，例如研究遗传因素对疾病风险的影响、研究生活方式因素对心理健康的影响等。
结构方程模型的理论、建立与应用
2004
年第
6
期
Science
and
科技管理研究 Technology Management
Research
2004
No16
文章编号 : 1000 - 7695 (2004) 06 - 0090 - 03
结构方程模型的理论 、建立与应用
吴兆龙 , 丁 晓
(华中科技大学管理学院 , 湖北武汉 430074)
92
吴兆龙等 : 结构方程模型的理论 、建立与应用
(x1) 、产品 (服务) 可靠性的期望程度 (x2) 、产品 (服务) 定制化的期望程度 (x3) 来进行衡量 。三种期望都由所调 查的顾客通过 1 - 10 分的量表来进行衡量 , 10 分表示顾客 对单独某项的期望值非常高 , 1 分表示顾客对单独某项的期 望值非常低 。其他内生变量的测量方程可以同理写出 , 下 面是 ACSI 中各个隐变量的测量变量表 。
两个单向的箭头指向感知价值 , 这说明感知价值 (η2) 受
到顾客期望 (ξ) 和感知质量 (η1) 的影响 。
我们用数学方程表达这种关系则为 : η2 = β21 ×η1 + γ21
×ξ+ζ1 。其中 β21 代表感知质量 (η1 ) 对感知价值 (η2 )
结构方程模型理论及其在管理研究中的应用_
! 为内生观测变量向量， ! 为内生潜变量向量， "! 为内生观测变量与内生潜变量之间的关系，是内
生观测变量在内生潜变量上的因子载荷矩阵， # 为内 生变量的误差项向量。
$ 和 % 都是路径系数， $ 表示内生潜变量之间的
关系， % 则表示外生潜变量对于内生潜变量值的影 响， & 为结构方程的误差项。 结构方程模型分析过程即上述方程组的拟合过 程通常包括四个主要步骤： 模型设定： 即在进行模型估计之前， 研究人员先 要根据理论分析或以往研究成果来设定初始理论模 型， 也就是初步拟定上述方程组， 同时对于方程组中 需要固定的系数予以相应的设置。 模型识别： 要决定所设定的模型是否能够对待估 计参数求解， 在一些情况下， 由于模型设定的问题， 造 成了模型不可识别的问题， 即上述方程组中待求系数 太多而方程数目太少。 模型估计： 模型参数可以采用几种不同的方法来 估计， 通常的方法包括最大似然法 （"#$%"&" ’%()’%* 和广义最小二乘法 （.)/)0#’%1)- ’)#23 24�) ） 。 +,,-） 模型评价与修正： 模型估计之后， 研究人员须对 模型的整体拟合效果和单一参数的估计值进行评价。 如果模型拟合效果不佳， 可以对模型进行修正来提高 模型拟合效果。
结构方程模型的原理与应用
结构方程模型的原理与应用嘿，朋友们！今天咱来聊聊结构方程模型，这玩意儿可有意思啦！你看啊，结构方程模型就像是一个超级复杂但又超级厉害的拼图游戏。
我们都玩过拼图吧，要把那些小块块拼成一幅完整的画面。
结构方程模型也是一样，它要把各种看似杂乱无章的因素、变量啊，给整合起来，让我们能看清它们之间的关系。
比如说，我们想知道学习时间、学习方法和学习成绩之间到底是怎么回事儿。
结构方程模型就能帮我们搞清楚，到底是学习时间长成绩就好呢，还是学习方法对了更重要。
这就好像我们在黑暗中摸索，结构方程模型就是那盏明灯，一下子让我们看清了路。
它的应用那可广泛了去了。
在心理学领域，能帮我们理解人的心理特质和行为之间的联系；在社会学里，能探究社会现象背后的各种因素。
这不就跟我们找东西一样嘛，东翻翻西找找，最后终于找到了我们想要的答案。
而且哦，它还特别灵活。
不像有些方法那么死板，它可以根据我们的具体问题和需求来调整。
就像一件百搭的衣服，啥场合都能穿得合适。
咱再想想，要是没有结构方程模型，那我们得多迷茫啊！就像在大海里没有指南针，不知道该往哪儿走。
有了它，我们就有了方向，能更准确地做出判断和决策。
你说这结构方程模型是不是很神奇？它就像是一个智慧的小精灵，在我们研究的道路上给我们指引。
我们可以通过它发现很多以前没注意到的关系和规律，这多让人兴奋啊！所以啊，大家可别小瞧了这个结构方程模型，它真的能给我们带来很多惊喜呢！它能帮我们把复杂的问题简单化，让我们能更轻松地理解和解决。
这不就是我们一直追求的嘛，用简单的方法解决复杂的问题。
总之，结构方程模型就是我们探索知识海洋的有力工具，让我们能在茫茫的数据中找到属于我们的宝藏！大家一定要好好利用它呀！。
结构方程模型在管理研究中的应用
其 中 ： 一 内生 隐变 量 问 的关 系 ；ｒ一 外 生 隐变 量 对 内生 Ｂ 隐变 量 的 影 响 ： 一 结 构 方 程 的 参 差 项 ，反 映 了方 程 中未 能 被 解 释 的部 分 。 ２ 结 构 方 程 模 型 特 征 ． 从 上 面 的基 本 原 理 可 以看 出 ， 与传 统 的 统 计 建 模 分 析 方 法 相 比 ，结 构 方 程 模 型 主 要 有 以下 几个 优 点 。 （ ）允许 回 归 方程 的 自变 量 含 有 测 量 误 差 １
在 传 统 计 量 模 型 中 ， 方 程 右 边 的 因变 量 一 般 只有 一个 。 但 是 在 管 理 学 等 社 会 科 学 领 域 ， 因变 量 常 常 可 以 有 多 个 ， 例 如 员 工 素 质 ，可 以影 响 企 业 文 化 ，也 可 以影 响企 业 绩 效 ， 这 样 ，在 结 构 方 程 模 型 中 ， 允 许 统 一 模 型 中 出现 多个 因变 量 ， 在 模 型 拟 合 时对 所 有 变 量 的 信 息 都 予 以考 虑 ，可 以增 强模 型
【 关键 词 】 结构 方程 模 型 ；潜 变量 ；观 测 变量 【 图分 类 号 】Ｐ １ 中 Ｃ８ 【 献 标 识 码 】Ａ 文 结 构 方 程 模 型 （Ｅ ，Ｓ ｒ ｃ ｕ ｅ Ｅｕ ｔｏ ｏ ｅ ｉ ｇ 是 Ｓ Ｍ ｔ ｕ ｔ ｒ ｑ ａ ｉｎ Ｍ ｄ ｌｎ ） 近２ ０年 应 用 统 计 学 领 域 中 发 展 最 为 迅 速 的 一 个 分 支 。它 是 一 种 综 合 运 用 多元 回归 分 析 、路 径 分 析 （ａ ｈａ ａ ｙ ｉ ）和 确 ｐ ｔ ｎ ｌ ｓ Ｓ 认 型 因 子 方 法 而 形 成 的一 种 统 计 数 据 分 析 工 具 。可 以用 来 解 释 一个 或 多 个 因 变 量 之 间 的 关 系 。 适 用 的 数 据 模 型 可 以是 连 续 型 也 可 以 是 离 散 型 。一 般 来 说 ， 定 类 和 定 序 尺 度 的 变 量 属 于 离 散 型 ，定 距 和 定 比尺 度 的变 量 属 于 连 续 型 。 【 章 编 号 】１０ — １１２ １）１ ０ ８ － ３ 文 ０ ８ １ ５ （ ００ － １ ９ ０ ０ 结 构 方 程 一 般 可 以写 成 如 下 通 式 ：
结构方程模型的原理与应用
结构方程模型的原理与应用1. 什么是结构方程模型（SEM）？结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种基于数学统计方法的模型，用于研究变量之间的因果关系。
SEM结合了因子分析、回归分析和路径分析等方法，适用于探究复杂的研究问题和理论模型。
2. SEM的基本原理SEM的基本原理是根据理论或研究假设构建一个具有内部和外部变量的模型，然后使用统计方法来评估模型的拟合度和变量之间的因果关系。
SEM可以用来验证研究假设、测试模型的拟合度、评估因果关系的强度和方向，并进行模型修正和改进。
3. SEM的应用领域SEM在各个学科领域都有广泛的应用，包括社会科学、教育学、心理学、管理学等。
以下是一些SEM的应用领域的列举：•社会科学研究：SEM可以用于研究社会互动、社会网络和社会心理等问题。
例如，可以通过构建SEM模型来探究亲子关系对孩子学业成绩的影响。
•教育评估：SEM可以用于评估教育干预措施的有效性，探究教育因素对学生学习成绩的影响，并提供基于理论模型的教育政策建议。
•心理学研究：SEM可以用于研究心理因素对心理健康的影响，例如家庭环境对个体幸福感的影响等。
•管理学研究：SEM可以用于研究组织变量、领导行为和员工绩效等因果关系，帮助组织优化管理策略和实现绩效提升。
4. SEM的优势•全面性：SEM可以同时探究多个变量之间的因果关系，更全面地理解问题和现象。
•可靠性：SEM通过运用多种统计方法对模型进行测试和验证，提高了结果的可靠性和稳定性。
•灵活性：SEM可以根据研究问题和数据特点进行模型构建和修正，灵活适应不同的研究需求。
•高效性：SEM能够将多个变量之间的因果关系整合到一个模型中，节省了研究时间和资源。
5. SEM的建模步骤SEM的建模步骤一般包括：1.研究目的和理论模型的确定：根据研究目的，确定需要研究的变量和它们之间的理论关系。
2.数据收集和准备：收集和整理研究所需的数据，进行数据清洗和变量处理。
结构方程模型的原理与应用pdf
结构方程模型的原理与应用一、什么是结构方程模型•结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种多变量统计方法，用于分析观测变量之间的关系以及变量与潜变量之间的关系。
•SEM通过建立数学模型来描述变量之间的关系，并基于数据对模型进行拟合和评估。
它可以帮助研究者探索和解释变量之间的复杂关系，以及验证理论模型是否与实际数据一致。
二、结构方程模型的基本原理•结构方程模型由测量模型和结构模型组成。
测量模型用于描述潜变量与观测变量之间的关系，结构模型则描述了变量之间的因果关系。
•在测量模型中，潜变量是无法直接观测到的，而观测变量是可以被测量到的。
通过观测变量与潜变量之间的关系，可以推断潜变量的存在和性质。
•结构模型描述了变量之间的因果关系，包括直接效应和间接效应。
直接效应表示一个变量对另一个变量的直接影响，而间接效应表示通过其他变量中介作用的影响。
•结构方程模型的参数可以使用最大似然估计或者最小二乘估计来进行估计。
估计得到的参数可以用于验证理论模型是否与实际数据拟合良好。
三、结构方程模型的步骤1.模型规范化：确定潜变量和观测变量，并选择合适的测量指标。
2.建立测量模型：通过测量指标与潜变量之间的关系建立测量模型。
3.建立结构模型：根据理论假设或先验知识，建立变量之间的结构模型。
4.模型拟合：对建立的模型进行拟合，通过比较实际数据和模型估计值，评估模型的拟合度。
5.参数估计：使用最大似然估计或最小二乘估计方法，对模型参数进行估计。
6.模型诊断：通过模型拟合度指标，对模型的各项指标进行诊断，判断模型是否合理。
7.模型修正：如果模型拟合不好，可以对模型进行修正，使用修正指数修正模型。
四、结构方程模型的应用•结构方程模型广泛应用于社会科学研究和教育评估领域。
下面列举一些常见的应用场景：1.教育研究：结构方程模型可以用于研究教育因素对学生学业成绩的影响，分析各个因素之间的关系，以及评估教育政策的有效性。
结构方程模型结果解读
结构方程模型结果解读
结构方程模型（StructuralEquationModeling）是一种多阶段的统计分析方法，用于研究变量之间的相互关系。
本文将分析结构方程模型的结果，从而对管理和研究的主要结论作出解读。
首先，结构方程模型的统计结果有助于理解变量之间的关系。
该分析方法可以将变量之间的相互关系显示出来，从而让研究者能够更加清晰地理解和探索研究问题。
根据检验结果和统计结果，研究者可以判断变量之间是否存在高度相关性或同一性，能否提出有效的假设以及研究结果的可靠性等。
其次，结构方程模型结果可以为未来的研究方向提供指导。
结构方程模型的统计结果能够帮助研究者更好地认识相关变量之间的关系，从而为未来的研究指明方向。
结构方程模型的结果也能够为研究者提供实证数据，从而帮助他们更好地识别有效的策略和创新的解决方案。
此外，结构方程模型的统计结果还能够提供重要的管理结果。
结构方程模型可以解释变量之间的实际关系，为企业决策提供重要的参考。
借助结构方程模型，管理者可以对变量的影响程度作出准确的判断，帮助企业有效地指导管理。
最后，结构方程模型的结果还有助于展示研究的主要结论。
结构方程模型可以确定变量之间的关系，可以提出相关的研究假设以及相关的理论解释。
而且，结构方程模型可以用实证数据对研究结论进行评估，从而更加准确地展示出研究结论。
综上所述，结构方程模型（SEM）是一种有效的多阶段统计分析方法，可以准确地反映变量之间的实际关系，并为研究者、管理者和学术界提供有价值的结论。
本文通过分析结构方程模型的结果，对该模型在管理和研究中的重要作用作出了全面的解读。
结构方程模型的特点及应用
结构方程模型的特点及应用一、本文概述结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）是一种在社会科学、心理学、经济学、管理学等领域广泛应用的统计技术。
它融合了传统的多元回归分析、路径分析、因子分析以及协方差结构分析等统计方法，通过构建一个包含潜在变量和观察变量的复杂因果关系模型，从而实现对研究现象的深入探索和理解。
本文旨在探讨结构方程模型的主要特点以及其在各个领域的具体应用，以期为读者提供一个全面而深入的了解。
我们将对结构方程模型的基本概念和理论框架进行简要介绍，帮助读者理解其基本原理和构成要素。
然后，我们将重点分析结构方程模型的主要特点，包括其处理复杂因果关系的能力、对潜在变量的处理优势以及模型的灵活性和适用性等方面。
接下来，我们将通过具体案例，详细阐述结构方程模型在各个领域的应用情况，包括社会科学研究、心理学研究、经济学分析以及管理决策等。
我们将对结构方程模型的应用前景进行展望，并指出未来可能的研究方向和挑战。
通过本文的阅读，读者可以全面了解结构方程模型的特点和应用，掌握其在不同领域中的实际操作方法，为相关研究提供有力的理论支持和实证依据。
二、结构方程模型的理论基础结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）是一种基于统计分析的研究方法，旨在探究变量之间的因果关系。
它结合了路径分析、多元回归分析以及因素分析等多种统计技术，通过构建和检验理论模型来揭示变量之间的复杂关系。
SEM的理论基础主要包括因果理论、路径分析和最大似然估计等。
因果理论是结构方程模型的核心。
它认为在社会现象中，一个变量的变化往往会引起另一个变量的变化，这种关系被称为因果关系。
在SEM中，研究者通过构建因果模型，明确变量之间的因果关系，从而更深入地理解社会现象的本质。
路径分析是SEM的重要组成部分。
它通过图形化的方式展示变量之间的直接和间接关系，帮助研究者清晰地理解变量之间的相互作用机制。
结构方程模型论文管理学实证论文
结构方程模型论文管理学实证论文摘要：结构方程模型是一种非常有效的统计工具，在国外已经非常成熟，近些年在国内也逐步开始受到研究人员的重视。
通过上一实例，可以看到结构方程模型在管理研究实证分析上的优势所在，通过将难以直接衡量的顾客信任以及其影响因素用调研打分的方式来对其中的测量变量给予概念化，并通过利用测量变量间的协方差的关系对其中的潜变量间关系进行研究。
一、结构方程基本概念所谓的结构方程模型，是利用线性方程来表示观测变量与潜变量，以及潜变量自身关系的统计方法。
该方法以其通用性、线性统计建模而被广泛的应用在多种不同学科领域进行研究。
在管理学研究领域内，有时需要处理多个原因、多个结果的关系，或者遇到不可直接观测的变量，传统的统计方法，如路径分析或者是探索性因子分析等，都不能揭示出上述变量之间的关系，而通过运用结构方程则可克服上述分析的不足，既可分析出其中的测量误差，同时也可得出其中的变量关系。
结构方程当中的模型技术的核心，就是通过缩小样本和模型估算出来的协方差值的差异。
而对其拟合的评判，则是同诺卡方和自由度之间的比值指标、RMSEM两指标来反应其拟合度，其中比值越小，并且RMSEM越小，则说明其模型也就越准确。
结构方程在其自身的形式上，其实质是反映出隐变量与显变量两者之间的关系的方程，而其目的则为通过对显变量的测量，从而推断出其中的隐变量，并对假设的正确性进行方程验证。
而一般的来讲，方程是由两类不同的矩阵方程构成，一类为测量方程，主要描述隐变量和显变量之间的关系；另一类则为结构方程，其主要描述隐变量自身的关系。
二、结构方程在管理学实证研究中的应用实例我们以安利作为研究对象。
根据该课题的研究，首先必须对其中的数据进行处理，因此，第一步我们设置问卷。
对该调查问卷的设计，我们采用封闭式的问题进行调查；第二步则是在初稿完成之后，邀请市场营销方面的专家对调查问卷中的内容、问题等进行综合性的评价，并在专家提出意见后，对问卷进行调整和修改；第三步则为再通过上述的综合修改之后，将问卷在安利顾客和销售员当中做一定的预调查，以此再通过市场的检验对问卷进行再次的修改；最后确定初始问卷终稿。
结构方程模型在市场研究中的应用
结构方程模型在市场研究中的应用随着市场竞争日益激烈，企业需要不断地对当前市场的变化进行分析和调整，以确保产品与服务的优势和竞争力。
而市场研究是企业了解市场需求和顾客行为的重要手段之一。
随着计算机技术、统计分析方法和管理理论的发展，结构方程模型(SEM) 成为了市场研究中一个常用的分析方法。
结构方程模型是一种多变量分析工具，它可以通过对多个观测指标之间的关系进行建模，进而检验和验证理论模型的某些假设是否成立。
SEM 可以帮助企业更准确地预测顾客的购买意愿和行为，帮助企业优化产品设计、营销策略和顾客服务，从而提高市场份额和利润率。
SEM理论结构方程模型是在传统因素分析、多元回归分析、路径分析等方法的基础上发展起来的一种多参数统计分析方法。
简单来说，结构方程模型是基于潜在变量的影响关系对观测变量进行建模，其核心理论是方程模型矩阵代数和满秩、辨识性等数学原理。
SEM的基本假设是模型中所有变量之间存在关系。
这些变量可以是观测变量(observable variable)也可以是潜变量(latent variable)。
观测变量是指可以直接测量或观测到的变量，例如年龄、性别、收入、满意度等。
潜变量是指无法直接测量或观测到的变量，例如品牌忠诚度、企业形象、服务质量等。
SEM的应用SEM的应用范围很广，包括但不限于以下领域：1. 企业市场研究在企业市场研究中，SEM可以用来分析不同影响层面的因素对产品或服务的满意度和购买意愿的影响。
SEM可以帮助企业确定顾客的需求和需求驱动因素，了解竞争对手的策略和市场实况，进而优化产品和服务设计。
2. 社会科学研究在社会科学研究中，SEM可以用来分析尽可能多的变量和标准化系数矩阵。
社会科学研究通常涉及的测量较为复杂，涉及的变量较多，SEM可以帮助解决这些问题。
3. 教育评估研究在教育研究中，SEM可以用来评估学生学习成果和学业跟踪。
可以使用SEM来研究教学质量，发现污点，并确定需要改进的教学方式。
结构方程模型的理论与应用
结构方程模型的理论与应用
结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）是一种统计分析方法，主要用于研究变量之间的关联关系、直接和间接效应以及模型的拟合度。
它可以同时应用于测量模型和结构模型的建立和验证，并且可以有效地处理多层次和多变量数据，因此在社会科学和其他相关领域中得到广泛应用。
一、结构方程模型的理论基础
结构方程模型的理论基础主要包括路径分析、因子分析和回归分析。
路径分析是通过画图的方式来描述变量之间的直接或间接关系，可以通过路径系数来表达变量之间的关系强度；因子分析是一种统计方法，用于确定隐变量和观测变量之间的关系，通过测量误差来估计隐变量的影响；回归分析是通过控制其他变量，来研究一个或多个自变量对因变量的影响。
二、结构方程模型的应用
1.验证测量模型
2.构建结构模型
3.比较模型
4.处理多变量数据
5.处理多层次数据
6.研究因果关系
结构方程模型的应用范围广泛，涉及社会科学、教育学、心理学、管理学等多个领域。
它不仅可以用于理论验证，还可以用于定量分析和政策
评估。
但需要注意的是，结构方程模型的建模和分析需要充分考虑理论假设和数据的特点，以及模型参数的稳定性和解释力。
因此，使用结构方程模型时需要结合具体研究问题和数据状况进行灵活应用。
结构方程模型及其应用举例
结构方程模型及其应用举例结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种统计分析方法，用于评估和验证复杂的因果关系模型。
它结合了因子分析、路径分析和回归分析等多种分析方法，可以用来研究多个变量之间的因果关系，提供一种统一的框架来检验理论假设。
SEM的核心思想是将观察到的变量分为显性变量和潜变量，并构建一个模型来描述它们之间的关系。
潜变量是无法直接观察到的变量，通常用多个测量指标来衡量。
显性变量则是直接观察到的变量。
SEM的模型可以包括多个潜变量和显性变量之间的因果关系。
SEM的应用范围很广泛，以下是一些常见的应用举例：1.人力资源管理研究：SEM可以用于分析员工的工作满意度和组织绩效之间的关系。
研究者可以通过测量员工的满意度和组织绩效，并构建一个SEM模型来测试员工满意度对组织绩效的影响程度。
2.教育研究：SEM可以用于研究教育政策对学生学业成绩的影响。
研究者可以测量学生的学业成绩、家庭背景、教育政策等变量，并构建一个SEM模型来评估这些变量之间的关系。
3.社会科学研究：SEM可以用于研究社会现象和心理健康之间的关系。
研究者可以测量社交支持、心理健康等变量，并构建一个SEM模型来评估这些变量之间的因果关系。
4.金融研究：SEM可以用于分析股价和财务指标之间的关系。
研究者可以测量公司的财务指标和股价，并构建一个SEM模型来测试财务指标对股价的影响程度。
除了上述应用举例，SEM还可以用于医学研究、市场研究、环境科学研究等领域。
SEM具有很多优点，例如可以处理多变量系统、可以估计测量误差、可以同时考虑观察变量和潜变量等。
然而，使用SEM也存在一些挑战，例如需要大样本和复杂计算等。
在实际应用中，研究者需要根据自己的研究问题和数据情况，选择合适的SEM模型和估计方法。
然后，他们需要通过模型拟合度指标（如卡方拟合度检验、均方根误差、比较拟合指数等）来评估模型的拟合度。
结构方程模型及其应用
结构方程模型及其应用结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）是一种统计分析方法，用于建立和检验观测数据与潜在变量之间的关系模型。
它能够同时分析多个变量之间的直接和间接关系，并结合测量误差，以探索变量之间的因果关系。
SEM的应用领域广泛，如社会科学、行为科学、管理学、教育学、医学研究等，目的是通过数据分析来验证已有的理论模型或构建新的理论模型。
以下是SEM的主要应用领域：1.教育研究：SEM可以用于探究学习者的特质、学习环境、教学方法对学习成绩的影响，以及教育政策的实施对学生学业成就的影响等。
通过SEM可以分析学生学习动机、自尊心、学习方法等的影响因素，从而提出教育和教学改进的建议。
2.管理研究：SEM可以用于分析和解释组织绩效的影响因素。
例如，可以使用SEM来研究领导风格、员工满意度、组织文化对组织绩效的影响，从而提出管理措施和改进建议，促进组织发展。
3.社会科学研究：SEM可以用于研究社会行为、社会关系和社会问题。
例如，可以使用SEM来分析就业满意度的影响因素，探究家庭背景、教育程度和工作环境对就业满意度的影响关系。
4.医学研究：SEM可以应用于医学健康领域，探究各种疾病的发生与多个因素之间的关系。
例如，可以使用SEM来研究肥胖与心血管疾病之间的关系，分析饮食、运动、遗传等因素对肥胖和心血管疾病的影响。
结构方程模型的分析步骤主要包括模型设定、模型估计和模型检验。
模型设定是根据理论和研究目的确定潜在变量和观测变量之间的关系模型。
模型估计是利用统计方法计算模型中的参数估计，一般使用最大似然估计或广义最小二乘估计。
模型检验是通过计算模型拟合度指标来评估拟合效果，如卡方拟合度检验、比较拟合指数（CFI）、均方根误差逼近（RMSEA）等。
结构方程模型的优势在于可以同时分析多个变量之间的直接和间接关系，能够更好地理解变量之间的因果关系。
但是，需要注意的是，SEM对数据的要求较高，包括样本量要求较大、变量的度量要求合理、模型设定要合理等。
结构方程模型的原理和应用
结构方程模型的原理和应用什么是结构方程模型结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种多变量统计分析方法，用于建立变量之间的因果关系模型。
它可以融合因素分析、路径分析和回归分析等多种方法，旨在研究变量之间的直接和间接影响关系，并提供模型拟合度的评估。
结构方程模型的原理结构方程模型由测量模型和结构模型组成。
1. 测量模型测量模型是结构方程模型的基础，它用于衡量潜在变量（latent variable）和观察变量（observed variable）之间的关系。
潜在变量是无法直接观测到的变量，只能通过观察变量进行间接测量。
测量模型可以使用因素分析或确认性因素分析来构建。
因素分析用于发现潜在变量之间的相互依赖关系，确认性因素分析则更加严格，需要指定变量和潜在变量之间的关系。
2. 结构模型结构模型描述了变量之间的因果关系。
在结构方程模型中，因果关系可以用路径系数（path coefficient）来表示，路径系数显示了变量之间的直接和间接影响。
结构方程模型中的结构模型可以通过回归分析或路径分析来构建。
回归分析用于研究自变量和因变量之间的关系，路径分析更加复杂，可以同时探究多个变量之间的因果关系。
结构方程模型的应用结构方程模型在社会科学、心理学、教育学、管理学等领域得到了广泛的应用。
以下列举了几个常见的应用场景：1. 量表验证与发展结构方程模型可以用于验证和发展量表。
通过将观察指标与潜在变量建立关系，可以评估量表的信度和效度，并找到潜在变量之间的隐性结构。
2. 样本拟合度分析结构方程模型可以用于评估样本数据与理论模型之间的拟合程度。
通过对拟合度指标进行分析，可以确定模型是否适合样本数据。
常用的拟合度指标包括χ²值、RMSEA、CFI等。
3. 因果关系分析结构方程模型可以用于研究变量之间的因果关系。
通过路径系数的估计，可以确定变量之间的直接和间接影响。
结构方程模型在战略管理研究中的应用
结构方程模型在战略管理研究中的应用结构方程模型为解决战略管理研究中涉及众多隐含变量的测量以及因果模型的验证问题提供了更好的方法。
本文以消费者满意战略为例，介绍了结构方程模型的应用步骤,并就应用中应注意的事项进行了讨论。
标签：结构方程模型战略管理研究潜变量一、结构方程模型的概述结构方程模型(structural equatoin modeling ,SEM)是一种综合性的统计方法，它建立在许多传统统计方法的基础上，是对验证性因素分析、路径分析、多元回归及方差分析等统计方法的综合运用和改进提高,在心理学、教育学和社会学等研究中已经得到了广泛的应用。
在战略管理研究中, 往往涉及潜变量的测量和因果模型的验证。
如在顾客满意度测评中，诸如顾客期望等变量并不能直接测量，但可以找到一些可观察的变量作为这些潜在变量的“标识”（indicator）。
结构方程模型可以在一定程度上解决这一问题。
结构方程模型通常包括三个矩阵方程式：x=Λxξ+δ（1)y=Λyη+ε（2）η=Bη+Γξ+ζ（3）其中，方程中各变量含义如下:x为外生观测变量向量，ξ为外生潜变量向量，Λx为外生观测变量与外生潜变量之间的关系，δ为外生变量的误差项向量。
y 为内生观测变量向量，η为内生潜变量向量，Λy为内生观测变量与内生潜变量之间的关系，ε为内生变量的误差项向量。
B和Γ都是路径系数，ζ为结构方程的误差项。
二、结构方程模型在战略管理领域的应用和示例展示结构方程模型的重要应用在于检验测量的信度、效度,及实现对潜变量的测量和解释测量中的其他一些问题. 这些功能主要是通过结构方程中的验证性因素分析(confirmatory factor analysis ,CFA) 实现的。
1.模型分析演示——汽车销售市场消费者满意战略Muller认为:在现代经济发展过程中，传统上所强调的产品价格优势已不显著，顾客满意将是重要的竞争战略，拥有最多顾客满意的企业将会获得持久的竞争优势。
结构方程模型在金融风险管理中的应用研究
结构方程模型在金融风险管理中的应用研究第一章介绍结构方程模型是一种用于分析多个变量之间关系的统计方法。
它可以用来研究各种学科领域的问题，包括金融风险管理。
本文将探讨结构方程模型在金融风险管理中的应用，并介绍其优点和局限性。
第二章理论框架2.1 结构方程模型的基本概念结构方程模型是一种统计方法，用于研究多个变量之间的关系。
它将变量分为最终结果变量和潜在变量，其中潜在变量通过最终结果变量进行测量。
结构方程模型可以分为两类：测量模型和结构模型。
测量模型用来分析潜在变量，结构模型用来分析潜在变量和最终结果变量之间的关系。
2.2 结构方程模型在金融风险管理中的应用金融风险管理涉及到多个变量，包括市场风险、信用风险、流动性风险和操作风险等。
这些风险之间相互关联，结构方程模型可以用来研究它们之间的关系。
例如，市场风险可能影响信用风险，信用风险可能影响流动性风险。
2.3 结构方程模型的优点和局限性结构方程模型具有以下优点：可用于探究复杂问题、可用于比较不同模型、能够提供全面的数据分析和信息收集。
然而，它也存在一些局限性：需要大量数据来支撑模型构建、难以确定固有的因果关系、对数据的质量敏感。
第三章实证研究3.1 研究目标和方法本文选取中国A股市场上的上市公司为研究对象，使用结构方程模型研究市场风险、信用风险和流动性风险之间的关系。
数据包括公司财务报表、股票交易数据等，使用AMOS软件进行分析。
3.2 建模结果和分析研究结果表明，在中国A股市场上，市场风险对信用风险和流动性风险存在显著的正向影响，信用风险对流动性风险存在显著的负向影响。
这些结果与国际研究相符合。
此外，本文通过进行多组比较，发现信用风险对流动性风险的影响显著大于市场风险对信用风险的影响。
第四章结论与启示结构方程模型在金融风险管理中的应用可以提供全面的数据分析和信息收集，有助于了解不同风险之间的关系和影响。
然而，模型构建需要大量数据支持，同时，也需要考虑数据的质量影响。
基于结构方程模型的质量管理方法探讨
基于结构方程模型的质量管理方法探讨质量管理在现代企业中扮演着至关重要的角色，影响着产品和服务的质量、客户满意度和企业竞争力。
随着信息技术的不断发展，结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）逐渐成为评估和改善质量管理方法的强大工具。
本文将探讨基于结构方程模型的质量管理方法及其应用。
一、结构方程模型概述结构方程模型是一种统计分析方法，既具备测量模型的特性，又能够建模变量之间的因果关系。
它可用于验证理论模型、检验假设、预测和解释现象，并通过估计参数来量化模型的影响因素。
在质量管理中，结构方程模型可以用于评估影响质量的各个因素，探究其相互关系和对质量的影响程度。
二、质量管理模型构建基于结构方程模型的质量管理方法需要建立一个涵盖质量相关变量的模型。
首先，需要确定质量维度和测量指标，比如产品质量、过程质量、服务质量等。
然后，通过构建潜在变量，将多个指标进行综合评估，并将其作为结构方程模型的外生变量或内生变量。
三、路径模型分析路径模型分析是结构方程模型中的一种常用方法，用于探索变量之间的因果关系。
在质量管理领域，路径模型分析可以用于解析各个因素对质量维度的影响。
通过分析路径系数的大小和显著性，可以了解各个因素对质量的贡献程度，并据此提出相应的质量管理策略。
四、模型拟合度检验在进行结构方程模型分析后，需要对模型的拟合度进行检验，以评估模型的解释和预测能力。
常用的拟合度指标包括χ²统计量、规范化拟合指数（NFI）和比较拟合指数（CFI）等。
如果拟合度指标达到预定标准，即表示模型可以较好地解释和预测质量。
五、质量改进策略基于结构方程模型的质量管理方法可以提供对质量改进策略的指导。
通过路径模型分析，可以识别出对质量维度影响最大的因素，并据此制定具体的改进措施。
比如，如果模型发现产品设计对产品质量的影响最大，那么企业可以加强设计团队的培训和技术支持，以提高产品质量。
六、质量管理需持续改进结构方程模型作为一种工具，提供了一种系统化、定量的方法来评估和改进质量管理。
结构方程模型的研究进展与应用
结构方程模型的研究进展与应用：结构方程模型是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术，是社会科学研究中的一个非常好的方法，下面是小编搜集的一篇研究结构方程模型应用的论文范文，供大家阅读参考。
引言从大量事件样本进行统计分析，由事件的表象获得本质性的事件规律，是科研人员特别是管理工作者常见的研究工作方法，也是很有效的科学研究方法。
统计分析方法众多，深浅不一，效果各异。
对于复杂事件而言，其牵涉的层面复杂，影响和制约因子众多，这些影响或制约因子往往又非孤立，而是相互牵涉、相互影响。
故需要剖析事件的内在层面结构关系，分析事件的影响显在因子，并构建一定的结构方程模型，进而挖掘出事件的影响潜在因子，综合分析并构建一个或若干个事件发展的判断指标，且设定某一程度的判断标准，判断事件的发展动态。
这样的统计分析方法就是结构方程模型。
结构方程模型因其优越性得到飞快的发展和广泛的应用。
1 结构方程模型的研究1.1 基本概念、思想及本质阐述人们对于结构方程模型(StructuralEquationModeling简称为SEM)的概念的阐述也是变化的，有从含糊到明确、由片面到全面、由肤浅到不断深入、由定格到扩充和发展的过程。
20 世纪二三十年代，结构方程模型思想刚刚起源、萌芽时，起初确定为由 Sewll Wright[1]最初提出了路径分析的概念，这种路径分析当时还没有定义为结构方程模型。
之后的数十年中，对于路径分析的方法和内涵不断扩充与展开。
直到 20 世纪 70 年代，一些学者以 Joreskog 和 Wiley 为代表，将因子分析和路径分析等统计方法加以整合，明确提出结构方程模型的概念[2],结构方程模型的概念明确提出后，立即得到迅猛发展，内容进一步充实，方法扩充，针对实际研究对象的具体模式不断涌现，应用的范围迅速扩展。
早期的结构方程模型跟数学中的数理统计方法不是很融合，结合不大，也没有注重数理统计方法的重要性和运用的实效性。
结构方程模型在财务管理研究中的应用论文
结构方程模型在财务管理研究中的应用论文结构方程模型在财务管理研究中的应用论文在财务管理研究中，运用传统统计方法可能会遇到这样的问题：无法处理多个原因、多个结果的关系;变量无法直接观测。
结构方程模型弥补了传统统计方法的不足，在处理多变量关系时具有独特的优势，已在多学科领域得到广泛应用，并被称为近年来统计学三大发展之一。
在国内，结构方程模型研究方法则刚刚兴起，部分学者在财务管理类实证研究中也开始采用这一方法。
本文检索了国内财务管理领域的相关文献，对结构方程模型的应用进行了汇总分析。
一、结构方程模型概述结构方程模型是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法，也称为协方差结构分析[1]。
它集合了因子分析、路径分析、回归分析等一系列多元统计分析方法的优点，具有同时处理多个因变量、容许自变量和因变量含有测量误差、同时估计因子结构和因子关系、允许更大弹性的测量模型、估计整个模型的拟合程度等优点[2]。
结构方程模型最突出的是引入“潜变量”概念，通过为潜变量设定观测指标，用观测指标之间的关系来研究潜变量之间的关系，包含测量方程和结构方程两部分。
测量方程为x=Λxξ+δ和y=Λyη+ε，其中x为外生指标向量;ξ为外生潜变量向量;y为内生指标向量;η为内生潜变量向量;Λx是外生指标在外生潜变量上的因子载荷矩阵;Λy是内生指标在内生潜变量上的因子载荷矩阵;δ和ε是相应的误差项，反映未能被解释的部分。
结构方程为η=Вη+Γξ+ζ，其中В和Γ都是路径系数;ζ是残差项。
结构方程模型的建立过程通常有四个主要步骤：模型设定、模型识别、模型估计和模型评价与修正[3]。
在结构方程建模中，参数的`估计一般由专业统计软件来实现，目前使用较广的软件有LISREL、AMOS、EQS以及Mplus。
二、结构方程模型在财务管理研究中的应用在财务管理研究中，结构方程模型主要用于解决某变量的构成要素或影响因素、两个潜变量之间的关系或三个潜变量之间关系的多元回归分析问题，以及带有中间变量的因素间的关系问题。
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"(.3 是应用线性方程系统表示观测变量与潜变量之
间， 以及潜变量之间关系的一种统计方法， 从发展历 史来看， 结构方程模型起源很早， 但是其核心概念在 到了今 45 世纪 65 年代初期才被相关研究人员提出， 天，这一统计建模及分析方法已获得了巨大的发展， 不仅拥有专属期刊 《结构方程模型》 （"#$%&#%$’ ()%*7 ，专门刊登结构方程模型领域的理论 #+,- .,/’0+-1） 与实证研究， 在心理学、 管理学、 社会学等社会科学领 域中，也已经有越来越多的相关讨论和应用实证文 章。 在国内， 结构方程模型研究方法则刚刚兴起， 相当 多的人文社科类实证研究论文中都已开始采用这一 建模方法。随着中国学术研究国际化发展的过程， 这 一研究方法未来的发展将尤为广泛。 在社会学科领域研究中， 结构方程模型的应用之 所以如此广泛， 是由于这些学科研究的特点和要求所 决定的。社会科学研究的根本目的 2 是通过探讨变量 之间的因果关系来揭示客观事物发展、 变化的规律及
参考文献 —BCDEFB 的理论、 技术与应用 ?GA" ?@A 邱皓政 "结构方程模型—— 台北 H双叶书廊有限公司，$!!=" 温忠麟， 成子娟 " 结构方程模型及其应用?GA" 教育 ?$A 侯杰泰， 科学出版社， 北京， $!!I" —D3DD 软件应用 ?GA 北京： 中 ?=A 郭志刚 " 社会统计分析方法—— 国人民大学出版社， @###"
56 结构方程模型的主要特征
从上面的基本介绍可以看出， 与传统的统计建模 分析方法相比较，结构方程模型主要有以下几个优 点： （7 ） 允许回归方程的自变量含有测量误差 在传统统计方法特别是计量模型中，自变量通 常都是默认可直接观测， 不存在观测误差。但是对于 管理学等社会科学领域很多研究课题来说，模型所 涉及到的自变量常常不可观测，结构方程模型将这 种测量误差纳入模型，能够加强模型对实际问题的
一、 结构方程模型概述 结 构 方 程 模 型 !"#$%&#%$’ ()%*#+,- .,/’0+-12
特点，但是很多在社会科学领域中所涉及的变量， 都 不能准确而直接地测量 （潜变量） 。例如， 个人的成就 感、 企业的品牌意识、 某一观念的社会认同感等， 这就 为直接研究这些变量与其他变量之间的关系造成了 操作上的困难。 结构方程模型可以在一定程度上解决 这一问题， 通过为难以直接测量的潜变量设定观测变 量， 用这些可以用于统计分析的观测变量之间的关系 来研究潜变量之间的关系。 二、 结构方程模型的基本原理及主要特征
76 结构方程模型在管理研究领域的基本适用范
围 从结构方程模型的基本特征分析可以看到， 在管 理研究领域，结构方程模型有较为广泛的适用范围。 主要体现在以下三个方面： （7 ） 结构方程模型为管理研究所涉及到的众多难 以衡量的概念提供了一个概念化建模及验证过程。 和
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科技政策与管理
! 为内生观测变量向量， ! 为内生潜变量向量， "! 为内生观测变量与内生潜变量之间的关系，是内
生观测变量在内生潜变量上的因子载荷矩阵， # 为内 生变量的误差项向量。
$ 和 % 都是路径系数， $ 表示内生潜变量之间的
关系， % 则表示外生潜变量对于内生潜变量值的影 响， & 为结构方程的误差项。 结构方程模型分析过程即上述方程组的拟合过 程通常包括四个主要步骤： 模型设定： 即在进行模型估计之前， 研究人员先 要根据理论分析或以往研究成果来设定初始理论模 型， 也就是初步拟定上述方程组， 同时对于方程组中 需要固定的系数予以相应的设置。 模型识别： 要决定所设定的模型是否能够对待估 计参数求解， 在一些情况下， 由于模型设定的问题， 造 成了模型不可识别的问题， 即上述方程组中待求系数 太多而方程数目太少。 模型估计： 模型参数可以采用几种不同的方法来 估计， 通常的方法包括最大似然法 （"#$%"&" ’%()’%* 和广义最小二乘法 （.)/)0#’%1)- ’)#23 24�) ） 。 +,,-） 模型评价与修正： 模型估计之后， 研究人员须对 模型的整体拟合效果和单一参数的估计值进行评价。 如果模型拟合效果不佳， 可以对模型进行修正来提高 模型拟合效果。
科技政策与管理
科学学与科学技术管理
结构方程模型理论及其 在管理研究中的应用
林 嵩， 姜彦福Байду номын сангаас
（清华大学 经济管理学院 技术创新研究中心， 北京 8555@A）
摘要：结构方程模型是社会科学领域应用非常广泛的一种统计建模方法。介绍了结构方程模型的基本理论以及一个示 例， 说明了这种方法在管理研究中的应用。 关键词： 结构方程模型； 潜变量； 观测变量 中图分类号： H<4 文献标识码： I 文章编号： 8554?54A8!455D354?55<@?5A
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科学学与科学技术管理
科技政策与管理
生变量的误差项向量。
解释性。 （5 ） 可以同时处理多个因变量 在传统计量模型中， 方程右边的因变量一般只有 一个。但是在管理学等社会科学领域， 因变量常常可 以有多个， 例如员工素质， 可以影响企业文化， 也可以 影响企业绩效， 这样， 在结构方程模型中， 允许统一模 型中出现多个因变量， 在模型拟合时对所有变量的信 息都予以考虑， 可以增强模型的有效性。 （8 ） 可以在一个模型中同时处理因素的测量和因 素之间的结构 传统的统计方法中， 因素自身的测量和因素之间 —对因素先进行测量， 评估 的关系往往是分开出的—— 概念的信度与效度， 通过评估标准之后， 才将测量资 料用于进一步的分析。在结构方程模型中， 则允许将 因素测量和因素之间的结构关系纳入同一模型中同 时予以拟合，这不仅可以检验因素测量的信度和效 度， 还可以将测量信度的概念整合到路径分析等统计 推论中。 （9 ） 允许更具弹性的模型设定 在传统建模技术中，模型的设定通常限制较多， 例如， 单一指标只能从属于一个因子， 模型自变量之 间不能有多重共线性等。 结构方程模型中则限制相对 较少， 例如， 结构方程模型即可以处理单一指标从属 于多个因子的因子分析， 也可以处理多阶的因子分析 模型； 在因素结构关系拟合上， 也允许自变量之间可 能存在共变方差关系。 三、 结构方程模型在管理研究领域的应用及示例 展示
表C 模型整体拟合效果统计量
在自由度 （IJ） F%GH 为模型拟合的卡方值， KCD 情况下， 因此没有拒绝零假设。 NJG 为模 L 值 KE#M"M， 型的契合度指标， $NJG 为调整的 NJG 指标，一般在
0*11(2 等 的 研 究 样 本 为 34 个 美 国 爱 荷 华 州 农
场企业。 0*11(2 等假设农场企业管理者的行为因素 主要包括四个方面： 对于企业以及产品的管理方面知
科学学与科学技术管理
大多数社会科学研究领域一样， 管理领域存在着相当 多的不可直接观测的概念， 管理活动中也往往伴随着 很多难以直接量化的指标， 在管理研究中常常需要研 究这些概念的具体内涵以及它们与其他管理要素之 间的关系， 结构方程模型为如何测量这些变量以及进 一步的研究提供了一个有效的分析工具。 管理活动是一个复杂的系统， 如果要研究两 （!） 个变量之间的关系， 仅仅考虑这两个变量之间的相关 关系是远远不够的，必须把相关的要素全部考虑进 来， 所得到的研究结果才具备真实性， 传统的统计技 术很难处理这一类型的问题， 特别是当变量本身还具 备测量误差时， 结构方程模型通过一个系统的结构模 型， 能够将所有外生变量和内生变量的信息都予以考 虑， 所拟合的模型具备较强的参考价值。 管理研究领域一些特殊的问题， 结构方程模 （"） 型处理起来尤为方便。 例如同一个概念， 如企业战略， 到底是一阶的概念（即战略本身可直接分为差异化、 低成本等一系列维度， 每一维度战略即可以采用指标 予以衡量） 还是两阶的概念 （即战分为市场开发维度 和产品开发维度， 在这两个一阶维度之下再分为差异 化、 低成本等二阶维度） 。 结构方程模型可以很容易地 比较这两种维度划分模型的拟合效果， 从中选择更为 适当的模型。 —一个管理研究的 !# 结构方程模型分析演示—— 示例 为了说明如何应用结构方程模型进行管理研究， 这里举一个简单的示例对结构方程模型的建模、 拟合 （结 以及评价过程予以说明。实例来自于 $%&’ 软件 构方程模型的应用软件之一） 自带的 ()*+,-( ./* （在 各个版本的 $%&’ 安装文件中都能找到，包括学生 版） ， 该模型实质上是对 0*11(2 等的实证研究模型的 改写。
表$ 模型系数估计统计量 图$ 模型拟合结果的路径图
测量变量予以概念化，进而通过测量变量之间的协 方差关系研究潜变量之间的关系，拟合结果可以清 晰地显示出知识水平、价值导向和满意度对管理绩 效的预测关系，同时自变量之间的协方差设定也使 得模型设定更为灵活，研究人员可以自由的设置不 同管理要素之间的关系，当然这应当取决于理论基 础的坚实性。 可以看出，除了 %&’()’*+,-&.//0+120(+-12), 的路 径系数统计不显著 （3 值为 !"$4） 以外， 其他的路径系 数都达到 56显著性水平以上。每一项系数表示了每 一单位的预测变量的变化所带来的因变量变化的数 目。例如， 7,)89&:;& 每一单位的增加 将 会 引 起 %&’<
生观测变量在外生潜变量上的因子载荷矩阵， # 为外
基金项目： 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目 （5ABBCD<5554） ， 国家社会科学基金项目 （5AEBF544 ） ， 男， 福建福州人， 清华大学经济管理学院技术创新研究中心博士研究生， 研究方向： 创业管理和企业战 第一作者简介： 林嵩 （8G6G? ） 略。