LISREL结构方程模型分析Word版
LISREL结构方程模型分析报告
LISREL结构方程模型分析报告
1.研究目的
本研究旨在探究X变量对Y变量的影响，并进一步分析其中的中介变量以及模型的适配度。
2.方法
采用LISREL软件进行数据分析，使用SEM建模方法。
3.数据收集
本研究采用问卷调查的方式，随机抽取了300名参与者，收集了他们的个人特征以及相关变量的测量数据。
4.变量设定
本研究设定了三个变量，分别为X变量、中介变量和Y变量。
X变量代表自变量，中介变量代表媒介变量，Y变量代表因变量。
5.模型设定
基于研究目的，本研究构建了一个包含X、中介变量和Y的结构方程模型。
X与Y之间的关系由中介变量进行传导。
6.模型参数估计
通过LISREL软件进行模型参数估计。
根据模型设定，计算X对Y的直接效应、总效应以及中介效应。
同时，检验相关定理是否显著。
7.结果分析
经过模型拟合的分析，得出以下结果：
-X对Y的总效应为0.3，表明X对Y有正向影响，但影响程度较低。
-X对Y的直接效应为0.1，表明X对Y存在部分直接影响。
-中介变量对X和Y之间的关系进行了部分中介。
8.模型适配度
对模型进行适配度检验，包括卡方检验、自由度、Goodness-of-Fit
指数、修正的Goodness-of-Fit指数以及其他拟合度指标。
根据检验结果，判断模型的适配度。
9.结论
根据模型分析结果，得出以下结论：
-X变量对Y变量存在一定的直接影响；
-中介变量在X和Y之间发挥了一定的中介作用；
-模型整体的适配度较好，结果具有可靠性。
10.研究局限性和建议。
LISREL_结构方程模型分析报告
LISREL_结构方程模型分析报告首先，我们将介绍研究目的和背景。
然后，我们将描述样本和变量的收集方式。
接着，我们将展示模型的设定和解释，并描述模型的适配度检验。
最后，我们将讨论研究结果和提出一些建议。
研究目的和背景：我们的研究旨在探索A变量对B变量的影响，并检验C变量在其中的中介作用。
以往的研究表明A变量可能通过C变量对B变量产生影响，但尚未有研究对这一假设进行验证。
因此，我们希望利用LISREL来检验这一理论模型的适配度和假设。
样本和变量的收集方式：我们随机抽取了n=500的参与者，并使用调查问卷来测量他们的A、B和C变量。
A和B变量是连续的测量变量，而C变量是一个顺序变量。
我们使用LISREL将这些变量导入软件进行分析。
模型的设定和解释：基于理论和以往的研究，我们构建了一个理论模型来探索A变量对B变量的直接和间接影响。
我们假设A变量能够通过C变量对B变量产生影响，而C变量在其中起到中介作用。
我们将A变量与B变量之间的直接路径设置为a1，A变量与C变量之间的路径设置为a2，C变量与B变量之间的路径设置为a3适配度检验：我们使用LISREL对模型进行拟合检验以评估模型的适配度。
我们采用X2检验、RMSEA、CFI、TLI和SRMR等指标进行适配度检验。
结果表明，模型与样本数据的拟合度较好，X2检验的p值为0.05，RMSEA低于0.08，CFI、TLI和SRMR指标较接近理想值。
研究结果和讨论：通过LISREL的分析，我们发现A变量对B变量有显著的直接和间接影响，其中C变量在两者之间起到中介作用。
具体来说，A变量通过C变量对B变量产生了显著的间接影响。
这一结果与我们的假设一致，并为以后的研究提供了理论和实证支持。
建议：基于我们的研究结果，我们建议在实践中重视C变量的作用，并进一步探索A变量对B变量的影响机制。
此外，在样本和测量方法的选择上也应当更加准确和全面。
总结：通过应用LISREL进行结构方程模型分析，我们得出了一些重要的研究结果，并提出了一些建议。
结构方程模型Lisrel的初级应用课件
数据导入
数据清洗
数据转换
总结词：模型构建、模型拟合、模型评估
总结词：结果解读、报告撰写、结果呈现
06
常见问题与解决方案
解决方案
检查模型假设的合理性，重新审视理论依据，修改模型以更好地适应数据。
总结词
当模型的拟合指数不达标时，可能意味着模型与数据不匹配。
详细描述
拟合指数是衡量模型与数据一致性的指标，如果拟合不佳，需要检查构建的理论模型是否符合实际情境，是否遗漏了关键变量或加入了不必要变量。
总结词
参数估计值频繁变动，导致模型解释性差。
解决方案
增加样本量或提高数据质量，考虑使用更复杂的模型。
主界面
在菜单栏中选择“分析”-“结构方程模型”-“拟合”，然后选择相应的模型和参数进行拟合，得到模型拟合结果。
模型拟合
Lisrel支持多种数据格式导入，如Excel、CSV等，用户可以通过简单的操作将数据导入软件中。
数据导入
在数据编辑器中，用户可以对变量进行编辑和整理，包括变量名、操作教程
总结词
数据导入、数据清洗、数据转换
首先，需要将数据导入到lisrel软件中。通常，数据可以以多种格式导入，如Excel、CSV等。在导入过程中，需要确保数据格式正确，并且没有缺失值或异常值。
在导入数据后，需要进行数据清洗。这包括检查数据的一致性、处理缺失值、异常值以及不符合逻辑的数据。数据清洗是确保模型拟合效果的重要步骤。
结构方程模型lisrel的初级应用课件
contents
目录
结构方程模型简介lisrel软件介绍结构方程模型的建立与检验结构方程模型的应用案例lisrel软件操作教程常见问题与解决方案
结构方程模型
1结构方程模型概述1.1结构方程模型的基本概念结构方程模型(Structural Equation Modeling，SEM) 早期又被称为线性结构方程模型（Linear Structural Relationships，简称LISREL）或称为工变数结构分析（Coratiance Strucyure Analysis）。
SEM起源于二十世纪二十年代遗传学者Eswall Wrihgt发明的路径分析，七十年代开始应用于心理学、社会学等领域，八十年代初与计量经济学密切相连，现在SEM技术己广泛运用到众多的学科。
结构方程模型是在已有的因果理论基础上，用与之相应的线性方程系统表示该因果理论的一种统计分析技术，其目的在于探索事物间的因果关系，并将这种关系用因果模式、路径图等形式加以表述。
与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。
另外，通过结构方程多组分析，我们还可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。
结构方程模型可以替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法。
1.2结构方程模型的优点(一) SEM可同时考虑和处理多个因变量在传统的回归分析或路径分析中,就算统计结果的图表中展示多个因变量,其实在计算回归系数或路径系数时,仍然是对每一因变量逐一计算。
表面看来是在同时考虑多个因变量,但在计算对某一因变量的影响或关系时,其实都忽略了其他因变量的存在与影响。
(二) SEM容许自变量及因变量项含测量误差例如在心理学研究中,若将人们的态度、行为等作为变量进行测量时,往往含有误差并不能使用单一指标(题目),结构方程分析容许自变量和因变量均含有测量误差。
可用多个指标(题目)对变量进行测量。
(三) SEM容许同时估计因子结构和因子关系要了解潜在变量之间的相关性,每个潜在变量都用多指标或题目测量,常用做法是首先用因子分析计算机每一潜在变量(即因子)与题目的关系(即因子负荷),将得到的因子得分作为潜在变量的观测值,其次再计算因子得分的相关系数,将其作为潜在变量之间的相关性,这两步是同时进行的。
结构方程模型
31
十一、LISREL其他指令举例
32
Let the Path from L5 to x7 be 0.8944 Let the Error Variances of x7 be 0.3 Let the Path from L1 to L3 be Equal to the Path from L2 to L3
理想状态：
χ2值不显著（不显著才正确） GFI ,AGFI,NFI ,IFI,NNFI 大于0.9 χ2值比率低于3（卡方值/自由度） RMR,SRMR低于0.05
8
3.模型内在质量指标
即便模型整体拟合度可以接受，但是个别参数 也可能是无意义的。理想状态：
9
个别项目的信度（individual item reliability）均大于0.5
2
24
五、参数估计和拟合函数
目标是参数使得隐含协方差矩阵 Σ (θ ) 与样本协方差矩 阵S “差距”最小，称为拟合函数（fit function） 多种拟合函数，参数估计值可能不同
S
工具变量 (IV, instrumental variable)； 两阶段最小二乘 ( TSLS, two-stage least squares)； 无加权最小二乘 (ULS, unweighted least squares)； 最大似然 (ML, maximum likelihood)； 广义最小二乘 (GLS, generalized least squares)； 一般加权最小二乘 (WLS, generally weighted least sq) 对角加权最小二乘 (DWLS, diagonally weighted least sq)
结构方程模型简介——Lisrel与Amos的初级应用讲解
替代指数：RMSEA,CFI指数 残差分析指数：残差均方根(RMR)
拟合指标 χ2/df GFI AGFI NFI IFI CFI RMR RMSEA
建议值 ＜5 ＞0.9 ＞0.8 ＞0.9 ＞0.9 ＞0.9 ＜0.05 ＜0.08
内生指标:间接测量内生潜变量的指标；(Y) 外生指标:间接测量外生潜变量的指标。(X) 3、误差项(δ、ε、 ζ )
7
δ1
Xn1
δ2
Xn2
结构方
程模型 的结构 δ3
Xm1
δ4
Xm1
λ 1
λ xn2 λ xm1 λ xm2
ξ1
γ1
γ Φ 21
2
ξ2
γ3
1、测量模型:测量指标与潜变量之间的关系
x=∧xξ+δ y=∧yη+ε
δ2
Xn2
δ3 Xm1
δ4
Xm1
λ xn1
λ xn2 λ xm1 λ xm2
ξ1
γ1
γ Φ 21
2
ξ2
γ3
η1
β
η2
ζ 1 λyn1
Yn1 ε 1
λ yn2 Yn2 ε 2
λ ym2 λ ym2
ζ2
Ym1 ε 3 Ym2 ε 4
在SEM分析模型中，只有测量模型而无结构模型的回归关系 ，即为验证性因子分析(CFA)；
12
理论先验性
以SEM来检验因果关系是否成立主要是属于验证的性质，需以 理论为基础。
1、以核心理论为基础； 2、以相关实证发现为建立潜在自变量与潜在因变量间因果关系 之依据； 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、藉由相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。
结构方程模型LISREL肖前国PPT精选文档
每组观察变量可以被潜在变量的平均解释程度（百分比）。
(4) 参数统计量的估计值显著，即t值的绝对值大于1.96
（5）标准化残差的绝对值小于3
（6）修正指标MI（Modification indices）小于3.84
13
14
第一节 结构方程模型的理论概
Observed Variables: jk1 jk7 jk13 jk19 jk25 jk2 jk8 jk14 jk20 jk26 jk3 jk9 jk15 jk21 jk27 m1 m2 m3 Raw Data from file
30
31
2 计算多个变量间的测量模型的卡方值：
Observed Variables:
2.书籍：结构方程模型的原理与应用（邱皓政）
2
2.视频：【文光讲堂】结构方程模型（SEM);(周文光老师)
第一节 结构方程模型的理论概 述
一、基本概念与知识： 1.基本原理:
检验样本数据的协方差矩阵与理论假设模 型隐含的协方差矩阵间的差异。 2.基本构成： 测量模型（验证性因素分析）、结构模型 （路径分析）
生活事件 S1 -> 积极乐观 H1 ->生活满意度 M
-> 情绪调控 H2ห้องสมุดไป่ตู้->生活满意度 M
积极乐观 H1:j11-j14 情绪调控 H2:j16-17 生活事件 S1：sh1-27 生活满意度 M：myd1-4
38
两种程序表示
Raw Data from file 'E:\LEARNING\
词与选择性选项区分大小写；变量
名最多八字符；变量间以空一格分开；
结构方程模式lisrel的理论技术与应用
结构方程模式lisrel的理论技术与应用結構方程模式：LISREL的理論技術與應用。
本書目錄第一篇概說第一章結構方程模式概說結構方程模式的根源 1.4心理計量根源 1.4生物與經濟計量根源 1.7結構方程模式概念的產生 1.8結構方程模式的原理與特性 1.11結構方程模式的基本原理 1.11結構方程模式的特性 1.15結構方程模式的基本程序 1.20模型發展階段 1.20估計與評鑑階段 1.23結語 1.24第二章結構方程模式的資料準備基本概念 2.3資料整備的基本原則 2.3結構方程模式的資料格式 2.5遺漏值處理 2.8遺漏資料的類型 2.9遺漏資料的預防與處置 2.11常態性假設 2.17常態分配的概念 2.18多元常態化假設 2.19多元常態性的檢驗 2.20非常態資料的影響與處理 2.26線性關係假設 2.29線性關係的概念 2.29線性關係的檢驗 2.30多元共線性問題 2.32誤差獨立與等分散性假設 2.35潛在變項的設定 2.36潛在變項的基本概念 2.36先驗與經驗性潛在變項 2.37潛在變項的基本特徵 2.38潛在變項在結構方程模式中的定義 2.42結語 2.44第二篇基本原理第三章模式界定與辨識模式界定的基本概念 3.3模式界定的簡約原則 3.3結構方程模型的基本元素 3.4變項關係與路徑圖 3.7SEM模型的數學模型 3.9參數的概念 3.15參數的基本概念 3.15SEM參數的設定原則 3.16模型辨識 3.19整體模型辨識性 3.20測量模型的辨識性 3.23結構模型的辨識性 3.25潛在變項的量尺化與辨識性 3.26 等同模型問題 3.29 等同模型現象 3.30等同模型的處理 3.34結語 3.35第四章參數估計結構方程模式的統計基礎 4.3變項的基本概念與特性 4.3連續變項的統計特性 4.5線性關係的統計原理 4.9共變矩陣的推導原理 4.13共變數推導定理 4.13變異數與共變數導出矩陣 4.14參數估計的原理 4.17有限訊息與完全訊息技術 4.17 加權最小平方策略 4.19主要的參數估計策略 4.21無加權最小平方（ULS）法 4.21 一般化最小平方（GLS）法 4.22 最大概似（ML）法 4.23漸近分配自由（ADF）法 4.25參數估計的相關議題 4.26參數估計與樣本數的關係 4.26模型參數估計的疊代 4.28非正定問題 4.29結語 4.30第五章模型評鑑與修飾模型評鑑的基本概念 5.3測量品質與模型評鑑 5.3模型評鑑的假設考驗 5.4參數估計與模型評鑑 5.5模型評鑑的方法 5.5卡方檢驗 5.7模型契合指標 5.10替代指標 5.15殘差分析指標 5.20契合度指標的比較與運用 5.22 信度估計 5.25信度的意義 5.25古典測量理論的信度概念 5.26 SEM的信度估計 5.27模型修飾的原理與方法 5.29 界定搜尋程序 5.29模型修飾的計量策略 5.32結語 5.40第三篇分析技術第六章 LISREL的概念與技術LISREL簡介 6.3LISREL的功能 6.3LISREL的矩陣 6.4LISREL模型的構成 6.8 LISREL語法 6.12資料設定指令 6.13模型設定指令 6.25結果輸出設定 6.34PRELIS語法 6.41PRELIS的基本語法 6.41 PRELIS語法的特性 6.43第七章 SIMPLIS的概念與技術SIMPLIS的基本概念 7.3 SIMPLIS 語法的輸入與輸出 7.3 SIMPLIS語法的基本內容 7.4 SIMPLIS語法 7.6 資料界定指令 7.6模型設定指令 7.9輸出設定指令 7.14SIMPLIS分析範例 7.16第八章結構方程模式的操作SEM的分析步驟 8.3模型發展階段 8.3估計檢驗階段 8.4SEM的執行重點 8.5模型的描述與設定 8.5資料的準備 8.8報表的整理與分析 8.10替代模型的使用 8.15SEM的解釋與應用 8.18因果關係的論證 8.18SEM分析的推論限制 8.19 SEM分析的解釋 8.21SEM分析的技術問題 8.22語法錯誤與執行錯誤 8.22嚴重執行錯誤 8.23第四篇應用典範第九章因素分析因素分析的基本概念 9.2因素分析的功能 9.2探索性與驗證性因素分析 9.3 探索性因素分析 9.4 因素與共變結構 9.5因素抽取的原理 9.6因素分析的條件 9.7探索性因素分析的執行 9.8驗證性因素分析 9.16SEM典範下的CFA 9.16潛在變項的因素分析 9.17 CFA的基本特性 9.19 測量誤差與方法效應 9.20單維測量與多維測量 9.22初階模型與高階模型 9.25驗證性因素分析的執行 9.26結語 9.30０範例一：驗證性因素分析Ⅰ《測驗工具之檢驗》範例二：驗證性因素分析Ⅱ《理論模型之檢驗》範例三：驗證性因素分析Ⅲ《高階因素效度檢驗》第十章路徑分析路徑分析的基本概念 10.3相關與因果 10.3路徑分析的假設考驗 10.4路徑分析的原理 10.6模型的建立 10.6遞迴模型與非遞迴模型 10.8路徑圖與結構方程式 10.10直接效果與間接效果 10.11迴歸取向的路徑分析 10.12迴歸取向路徑分析的步驟 10.12直接效果、間接效果與整體效果 10.13模型衍生相關 10.15結構方程模式的路徑分析 10.17PA-OV: 觀察變項的路徑分析 10.17PA-LV: 潛在變項的路徑分析 10.21結語 10.29範例四：路徑分析PA-OV《觀察變項路徑分析之應用》範例五：路徑分析PA-LVⅠ《調節模型之路徑分析》範例六：路徑分析PA-LVⅡ《中介模型之路徑分析》第十一章多樣本結構方程模式多樣本分析的原理 11.3多樣本結構方程式 11.3多樣本模型分析的估計原理 11.4多樣本參數估計 11.5恆等性分析的概念 11.7測量恆等性的意義 11.7恆等性檢驗的內容 11.8測量恆等性的檢驗方法 11.9SEM取向與IRT取向的恆等性檢驗 11.10恆等性檢驗的策略 11.11共變矩陣恆等性檢驗 11.11因素恆等性檢驗 11.12其他參數恆等性檢驗 11.13複核效化檢驗的概念與方法 11.14複核效化的意義 11.15複核效化的SEM分析 11.16複核效化評估指數 11.18結語 11.14範例七：多樣本模型分析Ⅰ《因素恆等性檢驗之應用》範例八：多樣本模型分析Ⅱ《複核效化檢驗之應用》第十二章平均數結構分析平均數結構分析的原理 12.3基本數學原理 12.3平均數結構分析的契合函數 12.5平均數結構的分析技術 12.6LISREL的矩陣概念 12.6平均數結構分析的辨識性 12.7MIMIC模式檢驗 12.8成長曲線分析 12.9成長曲線分析的層次 12.10成長曲線函數 12.11共變矩陣的導出 12.12結語 12.15範例九：平均數結構分析Ⅰ《平均數結構驗證性因素分析》範例十：平均數結構分析Ⅱ《平均數結構PA-LV路徑分析》範例十一：時間序列分析《成長曲線模型分析之應用》第十三章結構方程模式的評析與展望結構方程模式:統計革命的第三波 13.2英雄造時勢：SEM的崛起 13.2統計學的第三波革命 13.3SEM發展路上的石頭 13.4正確運用SEM的相關議題 13.6SEM運用的三個關鍵議題 13.6SEM的決策建議 13.8SEM操作的常見疏失 13.9結語:SEM的展望 12.12參考文獻索引。
基于LISREL软件的结构方程模型实验开发与应用
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｉ ｎ ｈ ｕ ｍａ ｎ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ，ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ ｅ ｑ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｈ ａ ｓ ａ ｖ ｅ ｒ ｙ ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ． Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｉ ｓ ａ ｄ ｅ ｅ ｐ ｌ ｙ ｄ ｅ ｉ ｆ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｉ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ ｅ ｑ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｔ ｅ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ，ｔ ｈ ｅ ｎ ａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ
ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｏ ｆ ｃ ｏ ｎｔ ｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ａ ｌ ｓ ｏ ｉ ｎｄ ｅ ｐ ｅ ｎ ｄ ｅ ｎ ｔ ｍｏ ｄ ｕ ｌ ａ ｒ ｏ ｆ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ ｅ ｑ ｕａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ，ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ ｅ ｑ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｅ ｘ ｐ ｅ ｉｍｅ ｒ ｎ ｔ ａ ｌ ｔ ｅ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｉ ｄ ｅ ａ，ａ ｎ ｄ ｔ ｏ Ｌ Ｉ Ｓ ＲＥＬ ａ ｓ ａ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ ，ｉ ｌ ｌ ｕ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｓ ｐ ｅ — ｃ ｉ ｉｃ ｆ ｅ ｘ ｐｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｕ ｎ ｉ ｔ ｏ ｆ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ．
结构方程模型 amos,liser等
xinzy
路径系数
路径系数（标准化的回归系数）
自变量和因变量 （就具体的方程而言） 外源变量x和内生变量y（就整个模型而言）
路径系数的种类
由外源变量影响内生变量的路径系数（ r ） 由内生变量到内生变量的路径系数（β）
下标规则：第一个下标表示结果变量，第二个下标则表示 原因变量
xinzy
效应分解
xinzy
AMOS Graphic Mode执行(2)
执行AMOS/SEM：
xinzy
AMOS報表輸出的各種統計量
利用View/Set下『Analysis Properties』中點選Output, 選 取所需統計量, 亦可點選『Output』選擇估計方法。
xinzy
AMOS路径图系数解释
下列为标准化系数
X
X
X ← →
果 ， Y1 為中 介變項 回 溯因果 關係 X 與 Y 互為直 接效果， X 與 Y 具有 回 reciprocal causal effect 饋 循環效 果 循 環因果 關係 indirect loop effect
Y1 對 Y2 、 Y2 對 Y3 、 Y3 對 Y1 均 為 直 接 效
效应分解：也称相关系数分解，是将变量之间的相关系
数分解为不同的效应部分。包括直接效应和间接效应。路 径图
虚假效应和未分解效应
虚假效应：只在内生变量的相关系数的分解中出现，是 两 个内生变量的相关系数中由于共同的起因产生的部分。 未分解效应：是指一个外源变量与一个内生变量的相关系 数（总的关系效应）中，除去直接或间接的因果效应以后 剩下的部分，是由于相关的外源变量对该内生变量的影响 引起的。
y y （ 模 型 a3 與 a4）
结构方程模型Lisrel的的初级应用
（二）结构模型
对于潜变量间（如工作自主权与工作满意度）的 关系，通常写成如下结构方程：
B
其中：B——内生潜变量间的关系（如其它内生潜 变量与工作满意度的关系）；
——外源潜变量对内生潜变量的影响（如工
作自主权对工作满意度的影响）；
——结构方程的残差项，反映了在方程中未
能被解释的部分。
线性回归模型及其局限性
y b0 b1x1 b2 x2
1）无法处理因变量（Y）多于一个的情况； 2）无法处理自变量（X）之间的多重共线性； 3）无法对一些不可直接测量的变量进行处理，主
要是一些主观性较强的变量进行测量。如幸福感 、组织认同感、学习能力等； 4）没有考虑变量（自变量、因变量）的测量误差 ，以及测量误差之间的关系
规范拟合指数（NFI），不规范拟合指数（NNFI ），比较拟合指数（CFI），增量拟合指数（IFI） ，拟合优度指数（GFI），调整后的拟合优度指数 （AGFI），相对拟合指数（RFI），均方根残差（ RMR），近似均方根残差（RMSEA）等指标用来 衡量模型与数据的拟合程度。
学术界普遍认为在大样本情况下： NFI 、NNFI 、 CFI 、IFI 、GFI、AGFI 、RFI 大于0.9，RMR小于 0.035，RMSEA值小于0.08，表明模型与数据的拟合 程度很好。
模型修正 Mb 到 Mc
模型 Mc拟合结果
(293)= 148.61, RMSEA＝.040 NNFI = 0.96, CFI = 0.97。
Q8在A负荷为 0.54，在B负荷为 -0.08 因为概念上Q8应与B成正相关，故不合理。
而且这负荷相对低，所以我们选择Mb 通常，每题只归属一个因子
模型修正举例
17个题目: 学习态度及取向 A、B、C、D、E 4、4、3、3、3题 350个学生
结构方程模型--Lisrel的的初级应用共58页文档
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。—叔本华谢谢！58
45、法律的制定是为了保证每一个人 自由发 挥自己 的才能 ，而不 是为了 束缚他 的才能 。—— 罗伯斯 庇尔
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
结构方程模型--Lisrel的的初 级应用
41、实际上，我们想要的不是针对犯 罪的法 律，而 是针对 疯狂的 法律。 ——马 克·吐温 42、法律的力量应当跟随着公民，就 像影子 跟随着 身体一 样。— —贝卡 利亚 43、法律和制度必须跟上人类思想进 步。— —杰弗 逊 44、人类受制于法律，法律受制于情 理。— —托·富 勒
结构方程简略lisrel过程及信效度分析
LISREL由以下三个部分组成：数据输入（DA开始）、模型建构（MO开始）和结果输出（OU开始）。
一、数据模型定义：以DA开始。
DA：对数据基本情况的定义，DATA缩写NI--变量数；NO--样本数MA--定义分析数据的矩阵类型：相关矩阵，协方差矩阵，渐进矩阵。
LA：对变量的定义，LAMDA缩写数据中各变量依次的变量名先写外衍变量，再写内生变量。
KM：协方差矩阵的定义：CM：协防差矩阵KM：相关矩阵列表，需另外提供SDPM：渐进矩阵二、理论模型定义：以MO开始。
MO--对所构想的理论模型进行设定主要包括两个部分：8个矩阵设定和路径参数设定LX X指标在Ksi因子的负荷LY Y指标在Eta因子的负荷PH Ksi因子的协方差(相关)PS Eta因子残差的协方差(相关)TD X指标误差间的关系(协方差)TE Y指标误差间的关系(协方差)GA Ksi因子对Eta因子的效应BE Eta因子对Eta因子的效应1、对理论矩阵的基本设定：NY--Y变量数NX--X变量数NE--Eta潜变量数NK--Ksi潜变量数LY=FU,FILX=FU,FIBE=FU,FIGA=FU,FITE=DI,FRTD=DI,FRPH=ZE/PH=SY,FRPS=ZE/PS=DI,FR2、路径参数的设定：各因素间关系设定：FR--free，设定为自由估计。
LK 1 1 --第一个变量属于第一个EtaLX 1 1 --第一个变量属于第一个KsiGA 1 1 --第一个Ksi对应第一个EtaBE 2 1 --第二个Eta对第一个Eta有影响FI--fix，固定参数，不估计三、结果输出定义：以OU开始。
OU---结果输出命令RS---适配共变数矩阵SE---标准误SS---路径图SC---完全标准化解值EF---全体与间接效果TV---t值MI---模型修正指标PC---参数估计值的相关AD=OFF要求关闭估计可行性的检查ND---小数点位数（3）IT---迭代次数（300次）lisrel语法程序示例：/////DA部分DA NI=12 NO=200 MA=KMLA Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 X1 X2 X3 X4 X5 X6KM......SD......./////MO部分MO NY=6 NE=3 NX=6 NK=3LY=FU,FI LX=FU,FI GA=FU,FI BE=FU,FI PH=SY,FR PS=DI,FR TE=DI,FRTD=DI,FR /////PH=SY,FR为固定负荷法。
LISREL
结构方程模型举例说明四、结构方程模型Lisrel软件编程DA NI=26 NO=140 MA=CMCM SY FI=ex.cov(也可在CM SY下一行直接将协方差矩阵复制过来)MO NY=13 NE=4 NX=13 NK=4 PH=SY,FR PS=SY,FI TD=DI,FR TE=DI,FR BE=F U,FIPA LY3 (1 0 0 0)4 (0 1 0 0)3 (0 0 1 0)3 (0 0 0 1)PA LX3 (1 0 0 0)3 (0 1 0 0)4 (0 0 1 0)3 (0 0 0 1)FI LY 1 1 LY 4 2 LY 8 3 LY 11 4 LX 1 1 LX 4 2 LX 7 3 LX 11 4VA 1 LY 1 1 LY 4 2 LY 8 3 LY 11 4 LX 1 1 LX 4 2 LX 7 3 LX 11 4PA GA0 0 0 10 0 0 11 0 0 01 1 0 1FR BE 4 1 BE 4 3FR PS 1 2 PS 1 1 PS 2 2 PS 3 3 PS 4 4PD（输出图形的指令）OU SS SC MI ND=3 AD=OFF程序说明：1.一个LISREl程序由三部分组成：数据输入（DA开始）：描述数据；模型建构（MO开始）：描述变量，对反映假设关系的对应参数进行设定；结果输出（OU开始）：指定需要输出的拟合参数、设置数据迭代的次数和参数输出格式注：DA之前的语句，程序LISREL软件不理会2.DA(data)数据输入部分：描述数据NI(number of input)指输入的观测变量个数，即问卷中的题目个数；NO（num ber of observations）为样本规模，即有效问卷个数；MA（matrix）指定矩阵类型，CM（covariance matrix）为协方差距阵，KM为相关矩阵，二者在使用上的差异详见侯杰泰书中说明SY（symmetric）说明的是对称矩阵，FI(file)指定文件名3．MO（model）模型构建部分：描述变量，对反映假设关系的对应参数进行设定全模型中模型构建主要定义八个矩阵：LY、LX、PH、PS、TD、TE、GA、BE 全模型分为两个部分：潜变量位于单向箭头右侧的称为Y部分，其他潜变量称为X部分，例题中，X部分有四个潜变量，位于模型左侧；Y部分有四个潜变量，位于模型右侧。
LISREL
LISREL 線性結構分析軟體LISREL (Linear Structural Relations 線性結構關係)最新的特色包含對遺漏值的最大概似估計法、多元結構等式模型(multilevel structural equation modeling) 、以recursive modeling為基礎的正式推論、multiple imputation和非線性多元回歸模型以及各式各樣操作介面的改進，包括使用長的資料和檔案名稱。
由於LISREL在探討多變項因果關係上的強力優勢，使得LISREL在社會學研究上似乎有愈來愈受重視的趨勢，LISREL係屬於「結構等式模式(structural equation modeling，SEM)」家族的一員，因此LISREL的最大能耐亦在於探討多變項或單變項之間的因果關係。
SEM一族的成員包含「共變數結構分析(covariance structure analysis)」、「潛在變項分析(latent variable analysis)」、「驗證性因素分析(comfirmatory factor analysis)」、以及「LISREL 分析(LISREL analysis)」等等，SEM結合了多元迴歸與因素分析，可以同時分析一堆互為關連之依變項間的關係。
SEM之使用步驟如下：1.發展研究者之理論基礎模式。
2.建構變項間之因果關係的徑路圖。
3.將徑路圖轉化為一套結構等式，並指定其測量模式。
4.選擇輸入矩陣類型(相關矩陣或變異數－共變數矩陣)，並對研究者假設之理論模式進行測量與驗證。
New statistical features•Structural Equation Modeling with incomplete data: Efficient Full Information Maximum Likelihood (FIML) for incomplete data that are missing at random.•Multilevel Structural Equation Modeling with complete and incomplete data.•Nonlinear Multilevel Modeling: Two-level nonlinear regression models.•Exploratory Data Analysis: Formal Inference-based Recursive Modeling (FIRM) for detecting complex statistical relationships among categorical and continuousvariables.•Multiple Imputation: Expected Maximization (EM) or Markov Chain Monte Carlo (MCMC) for imputing incomplete data that are missing at random under theassumption of an underlying multivariate normal distribution.•PRELIS System Files: LISREL 8.50 for Windows uses a PRELIS System File (*.psf) to store information such as number of observations, number of variables, variablenames, type of variable, category labels, missing value codes and the raw data. When opened the .PSF file is displayed in spreadsheet format and a PSF toolbar appearswhich enables users to make graphic displays, define and compute variables andanalyze the data. A *.psf file can now also be specified as part of the LISREL orSIMPLIS syntax. Use of a *.psf file greatly facilitates the ability to draw path diagrams and build syntax interactively.•External Data Sources: Import data from numerous external data sources with no limitations on the number of observations and variables, except for those imposed by the computer resources.•Additional Graphical Displays: Pie charts, Box-and-Whisker plots and matrix scatterplots.•Windows Interface: A 32 bit Windows interface for Windows 95, 98, Me, NT, 2000 and XP supporting long path and file names. Note that Windows 3.1+ is no longersupported.•Documentation: Revised online Help file covering all new features and a 500 page user's guide describing the LISREL user interface, new statistical features and syntax.。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
协方差检验
File→Import External Data in Other Formats（导入外部数据）→右击任一变量名，选择Define Variables（定义变量），点击Variable Type（设定变量类型），选择Continuous（连续型）和Apply to all（应用到所有），点击OK、OK。
如下图所示：
完成上述操作后点击save保存数据（注意数据应保存在系统盘，否则可能得不出结果）
Statistics→output options...（输出选项，选择Save to fi.. 、LISREL system data、Save the transformed data to...。
输入与之前文件名一致名字的cov、dsf文件（如下图中test1.cov、test1.dsf），Covariances：协方差）
得到协方差矩阵
接下来进行CFA
Flie→New→Path Diagram→保存（同名文件test1.pth)
Setup（定义相关设定）→Title and comments（一般不用定义）→选择next，至Group names （一般也不用定义）→next至Labels，如下图（左侧Observed Variables：观测变量即观测指标；右侧Latent Variables：潜变量）
→选择Add/Read variables （得下图，在Add/Read variables中选择PRELIS System Flie）
选择Browse...→打开test1.psf→OK
选择Add latent Variables（添加潜变量，手输），如下图
得到
点击next进入Data（Statistics中选择Covariances，File中选择External ASCII Data，File Browse... 中选择同名cov文件，Number of中输入样本数量）
点击OK 作图
得到
点击OK
绿色：外生潜变量；灰色：外生观测变量（外生观测指标）黄色：内生潜变量；蓝色：内生观测变量（内生观测指标）。