SPSS解释结构模型(ISM)——研究系统结构关系情况
解释结构模型(ISM)
要素集合 M-L1
M-L1-L2
层次划分
si
P(si)
Q(si)
P(si)∩Q(si)
层次
2
2
2,3,6,7,8,9
2
3
2,3
3,6,7,8,9
3
5
5
5,6,7,8,9
5
6
2,3,5,6
6
6
L2={s2,s5}
7
2,3,5,7,8,9
7
7
8
2,3,5,8,9
7,8,9
8
9
2,3,5,8,9
7,8,9
7
1,2,3,4,5,7,8,9
8
1,2,3,4,5,8,9
9
1,2,3,4,5,8,9
L1={s1,s4}
Q(si)
1,2,3,6,7,8,9 2,3,6,7,8,9 3,6,7,8,9 4,5,6,7,8,9 5,6,7,8,9 6 7 7,8,9 7,8,9
P(si)∩Q(si)
1 2 3 4 5 6 7 8,9 8,9
机场陆侧衔接系统
邻接矩阵
对于一个有向图，我们可以用一个m×m方形矩阵来表示。m为系统要 素的个数。矩阵的每一行和每一列对应图中一个节点（系统要素）。 规定：
aij
1 0
当Si对S j有影响 当Si对S j无影响
邻接矩阵
可达矩阵
如果系统A满足条件：
( A I ) k1 ( A I )k ( A I )k1 M
如果 Psi Qsi Psi ，则 si为当前的最高级要素
层次划分： 先找出符合以上条件的最高级要素，将他们从缩减可达矩阵 中划去，然后再找到新矩阵中的最高级要素，这样层层递进 就可以将影响因素划分层次。
SPSS结构方程式模型
SPSS结构方程式模型使你的数据更会说话——结构方程式模型在市场调查中的应用内容提要:在IDC日常市场研究工作中一些高级数据分析方法得不到应有的问题普遍存在。
而结构方程式模型作为一种实证性的数据分析技术已经发展的相当完备了，它广泛运用于市场调查的各个方面，成为提供市场营销战略策略的有力工具。
这种实证性统计方法的运用可以提高数据分析结果的有效性和科学性。
希望通过介绍结构方程式模型的建构原IDC同事们能对此项技术有一定了解。
结构方程式理，并通过一个具体研究案例的介绍使IDC公司中较为常见的是利用SPSS软件进行相关数字变中包括了主要的分析方法，在量分析。
由于篇幅有限，本文只介绍一些基本定义，详细的介绍请参看文章后面的参考书目。
一、结构方程式模型及其建构原理结构方程式模型(Structural Equation Modeling，简称SEM)或称为因果关系模型、协方差结构模型，或者直接称为LISRLE模型，这主要是因为LISREL是用来分析结构方程式模型的早期最流行的软件。
它是一种建立、估计和检验因果关系模型的多元统计分析技术。
它包含了回归分析(multiple regression)、因子分析(factor analysis)、路径分析(path analysis)和多元方差分析(multivariate analysis of variance)等一系列多元统计分析方法，是一种非常通用的、线性的、借助于理论进行假设检验的统计建模技术。
这一模型和方法由K.Joreskog与其合作者在70年代提出并逐步改进和完善，到90年代初期开始得到了广泛的应用。
随着SEM理论和分析软件的不断发展和完善，结构方程式模型不仅在市场研究中成为分析数据、检验理论的好工具，而且在心理学、社会学、计量经济学、管理学、行为科学和传播学等领域都得到了广泛的应用。
结构方程式模型本质上是利用联立方程求解。
我们希望的是模型拟合的再生数据尽可能接近原始数据，如果真是这样的话，假设的因果关系结构与变量间的相互关联模式就是拟合的或是一致的。
解释结构模型
3.2 解释结构模型系统是由许多具有一定功能的要素（如设备、事件、子系统等）所组成的，各要素之间总是存在着相互支持或相互制约的逻辑关系。
在这些关系中，又可以分为直接关系和间接关系等。
为此，开发或改造一个系统时，首先要了解系统中各要素间存在怎样的关系，是直接的还是间接的关系，只有这样才能更好地完成开发或改造系统的任务。
要了解系统中各要素之间的关系，也就是要了解和掌握系统的结构，建立系统的结构模型。
结构模型化技术目前已有许多种方法可供应用，其中尤以解释结构模型法（Interpretative Structural Modeling,简称ISM）最为常用。
3.2.1 结构模型概述一、解释结构模型的概念解释结构模型（ISM）是美国华费尔特教授于1973年作为分析复杂的社会经济系统有关问题的一种方法而开发的。
其特点是把复杂的系统分解为若干子系统（要素），利用人们的实践经验和知识，以及电子计算机的帮助，最终将系统构造成一个多级递阶的结构模型。
ISM属于概念模型，它可以把模糊不清的思想、看法转化为直观的具有良好结构关系的模型，应用面十分广泛。
从能源问题等国际性问题到地区经济开发、企事业甚至个人范围的问题等，都可应用ISM来建立结构模型，并据此进行系统分析。
它特别适用于变量众多、关系复杂且结构不清晰的系统分析，也可用于方案的排序等。
所谓结构模型，就是应用有向连接图来描述系统各要素间的关系，以表示一个作为要素集合体的系统的模型，图3-1所示即为两种不同形式的结构模型。
图3-1两种不同形式的结构模型结构模型一般具有以下基本性质：（1）结构模型是一种几何模型。
结构模型是由节点和有向边构成的图或树图来描述一个系统的结构。
节点用来表示系统的要素，有向边则表示要素间所存在的关系。
这种关系随着系统的不同和所分析问题的不同，可理解为“影响”、“取决于”、“先于”、“需要”、“导致”或其他含义。
（2）结构模型是一种以定性分析为主的模型。
1解释结构模型ISM及其应用
从可达性矩阵各元素是 1 还是 0 很容易进 行关系划分。
关系划分可以表示为：
14
2、区域划分 2 ( S )
区域划分将系统分成若干个相互独立的、 没有直接或间接影响的子系统。
可达集 先行集 底层单元集（初始集，其中元素具有此性质： 不能存在一个单元只指向它而不被它所指向。）
15
对属于初始集B的任意两个元素 t、t′，如果可能指 向相同元素 这种划分对经济区划分、行政区、 R( t )∩R( t′)≠φ 功能和职能范围等划分工作很有 意义。 则元素 t 和 t′属于同一区域； 反之，如果 t、t′不可能指向相同元素 R( t )∩R( t′)=φ 则元素 t 和 t′属于不同区域。 这样可以以底层单元为标准进行区域的划分。 经过上述运算后，系统单元集系统就划分成若干区 域， 可以写成 π2(S)={P1,P2,…,Pm}， 其中m为区域数。
34
7
6
5
4 3
1
2
图4-2
35
1 1 2
2
3
4
5
6
7
1 1 0 0 0 0 1
0 1 0 0 0 0 1
0 0 1 0 0 0 0
0 0 1 1 0 1 0
0 0 1 1 1 1 0
0 0 1 1 0 1 0
0 0 0 0 0 0 1
3
M= 4 5 6 7
36
1.区域划分
为对给出的与图4-5所对应的可达矩阵进行区域划分，可列出任一要 素Si(简记作i，i=1，2，…，7)的可达集R(Si) 、先行集A(Si) 、共同 集C (Si)，并据此写出系统要素集合的起始集B(S)，如表4-1所示：
18
R(e3 ) ? A(e3 )
采用ISM(解释结构模型)方法对侧式站房结构体系与工程投资关系的研究
ａ ｓ ｕ ｓ ｅ ｆ ｕ ｌ ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｓ ｉ ｄｅ － ｔ ｙ ｐ ｅ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｆ ｕ ｔ ｕ ｒ ｅ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄｓ：ｓ ｉ ｄ ｅ — ｔ ｙ ｐ ｅ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎ ｇ；ｃ ｏ ｎｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ； Ｉ ＳＭ ；ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｄｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ａ ｔ ｔ ｈｅ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｏ ｆ ｓ ｉ ｄ ｅ — ｔ ｙ ｐｅ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎ ｇ ｈ ａ ｓ
关键词 ： 侧 式 站 房 ；结 构体 系 ；Ｉ Ｓ Ｍ；敏 感 因素
中 图分 类 号 ： Ｆ ５ ３ ０ ． ３ １
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ０ ０ ４ —２ ９ ５ ４ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ ～０ １ １ ２— ０ ３
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｒｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ ｂｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ Ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕｒ ｅ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｏ ｆ Ｓｉ ｄｅ － ｔ ｙ ｐｅ Ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
系统结构模型法(ISM法)
建立解释结构模型：根据可 达矩阵建立解释结构模型
分析模型：对解释结构模型 进行分析了解系统要素之间 的关系和影响
优化模型：根据分析结果对 解释结构模型进行优化提高 模型的准确性和实用性
结果分析和解释
案例背景：某 公司采用ISM 法进行系统结
构优化
实施过程：通 过ISM法对系 统结构进行建 模、分析和优
化
结果分析：系 统结构优化后 提高了系统的 稳定性和效率
解释：ISM法 在系统结构优 化中的作用和
效果
案例的优缺点和改进方向
优点：能够清 晰地展示系统 结构便于理解
和分析
缺点：可能过 于复杂难以理
解和应用
改进方向：简 化模型提高模 型的易用性和
实用性
改进方向：增 加模型的灵活 性适应不同的
应用场景
建立解释结构模型
确定系统目标：明确系统需要解决的问题和目标 建立概念模型：将系统分解为多个概念并建立概念之间的关系 确定关系矩阵：根据概念之间的关系建立关系矩阵 计算可达矩阵：根据关系矩阵计算可达矩阵 建立解释结构模型：根据可达矩阵建立解释结构模型 分析模型：对解释结构模型进行分析找出关键因素和影响因素
ISM法的应用领域
信息系统设 软件工程 计
企业架构设 业务流程优 项目管理
计
化
组织变革管 理
ISM法的优势和局限性
优势：能够全面、系统地分析问题有助于提高决策质量 优势：能够揭示问题的本质和规律有助于找到解决问题的关键 局限性：需要大量的数据和信息可能导致分析过程复杂化 局限性：需要较高的专业水平和分析能力可能导致分析结果不准确
分析系统模型：对建立的系统模型进 行分析包括稳定性、可靠性、效率等
确定要素之间的关系：分析要素之间 的相互影响和相互作用包括因果关系、 时间关系等
ISM(解释结构模型)
ISM（解释结构模型）一、ISM的起源与发展解释结构模型（ISM）由美国J.华费尔特教授于1973年作为分析复杂的社会经济系统有关问题开发的一种方法，它在计算机的帮助下，利用有向图和结构矩阵，分析所有涉及的构成要素间的层级的直接或间接联系，把要素间各种凌乱的关系变成一个层级清楚的多层级的递阶的结构模型。
ISM模型主要有三个方面的特征，一是可用MATLAB和excel实现算法，避免了人为运算的复杂性；二是将系统内凌乱的不清楚的各要素生成一个层级清楚的结构模型，这也是ISM的主要功能；三是综合了定性分析和定量分析这两种研究方法，既有人类的认识与实践也有量化的数据分析。
之后也有GISM（博弈解释结构模型）、FISM（模糊解释结构模型）、VISM（虚解释结构模型）等发展，广泛应用于系统结构分析、教学资源内容结构和学习资源设计与开发研究、教学过程模式的探索等方面。
二、模型实施步骤（1）抽样要素，分析各要素间的逻辑关系可通过查阅文献、头脑风暴、专家调查（德尔菲法）、问卷调查等方式抽样要素。
（2）建立邻接矩阵和可达矩阵邻接矩阵是根据各相邻要素的逻辑关系排列成矩阵，公式为：可达矩阵是用矩阵形式反映各要素之间通过一定路径可以到达的程度，可利用布尔代数规则实现，布尔算法公式为：11)()()(+-+=+≠+=k k k I A I A I A M（3）对可达矩阵进行层级划分对可达矩阵 M 进行分解，得到可达集)(S R 和前因集)(i S A ，若满足)()()(i i i S R S A S R = ，则iS 为最高层要素集。
找到最高层要素集后，在可达矩阵中划去其对应的行和列，然后再从剩余的可达矩阵中继续寻找最高层要素；依次类推，即得各层次所包含的要素集和分层后的可达矩阵。
（4）建立系统的结构模型和解释结构模型得到各层级后根据各要素的逻辑关系建立结构模型，并以此建立相应的解释结构模型。
三、教学应用（1）研究某一教学问题影响因素（教学效果、学生学情、学习绩效、教学评价……）（2）学习资源的设计与开发（教学内容的层级划分：概念图、教学序列的设计：教学计划大纲）（3）某一教学系统的结构分析（校园网、校园文化、在线教学平台等建设问题）参考文献：[1]李慧.基于ISM 模型的现代远程教育系统的结构分析[J].现代教育技术,2011(09):79-83.[2]张静,王欢.基于ISM的在线教育平台学习者持续学习行为的影响因素研究[J].中国电化教育,2018(10):123-130.。
解释结构模型
3.2解释结构模型系统是由许多具有一定功能的要素（如设备、事件、子系统等）所组成的，各要素之间总是存在着相互支持或相互制约的逻辑关系。
在这些关系中，又可以分为直接关系和间接关系等。
为此，开发或改造一个系统时，首先要了解系统中各要素间存在怎样的关系，是直接的还是间接的关系，只有这样才能更好地完成开发或改造系统的任务。
要了解系统中各要素之间的关系，也就是要了解和掌握系统的结构，建立系统的结构模型。
结构模型化技术目前已有许多种方法可供应用，其中尤以解释结构模型法（InterpretativeStructuralModeling,简称ISM）最为常用。
3.2.1结构模型概述一、解释结构模型的概念解释结构模型（ISM）是美国华费尔特教授于1973年作为分析复杂的社会经济系统有关问题的一种方法而开发的。
其特点是把复杂的系统分解为若干子系统（要素），利用人们的实践经验和知识，以及电子计算机的帮助，最终将系统构造成一个多级递阶的结构模型。
ISM属于概念模型，它可以把模糊不清的思想、看法转化为直观的具有良好结构关系的模型，应用面十分广泛。
从能源问题等国际性问题到地区经济开发、企事业甚至个人范围的问题等，都可应用ISM来建立结构模型，并据此进行系统分析。
它特别适用于变量众多、关系复杂且结构不清晰的系统分析，也可用于方案的排序等。
所谓结构模型，就是应用有向连接图来描述系统各要素间的关系，以表示一个作为要素集合体的系统的模型，图3-1所示即为两种不同形式的结构模型。
图3-1两种不同形式的结构模型结构模型一般具有以下基本性质：（1）结构模型是一种几何模型。
结构模型是由节点和有向边构成的图或树图来描述一个系统的结构。
节点用来表示系统的要素，有向边则表示要素间所存在的关系。
这种关系随着系统的不同和所分析问题的不同，可理解为“影响”、“取决于”、“先于”、“需要”、“导致”或其他含义。
（2）结构模型是一种以定性分析为主的模型。
系统结构模型法(ISM法)
通过建立系统结构模型，展示系统内 部各要素之间的关系，强调系统结构 和要素之间的相互关系。
ISM法与鱼骨图的比较
鱼骨图
主要用于问题原因分析，通过树状结构 展示问题的各种可能原因，强调问题原 因的分类和层次。
VS
ISM法
不仅可用于问题原因分析，还可用于系统 结构分析和解释，通过建立系统结构模型 展示系统内部各要素之间的关系，强调系 统结构和要素之间的相互关系。
统要素之间的关系。
模型分析
结构分析
分析解释结构模型图，了解系统要素之间的层次关系 和相互作用。
功能分析
根据解释结构模型图，分析系统的功能和行为特性。
优化建议
基于解释结构模型图，提出对系统的优化建议和改进 措施。
PART 03
ISM法的应用案例
案例一：企业战略规划
1 2 3
确定企业核心能力
通过ISM法分析企业内部各因素之间的相互关系， 识别企业的核心能力，为制定战略提供依据。
深入研究系统要素之间的 复杂关系
通过深入研究系统要素之间的复杂关系，进 一步揭示系统内部结构和动态变化，提高模 型的准确性。
引入人工智能和大数据技术
利用人工智能和大数据技术对大量数据进行处理和 分析，以更全面、准确地反映系统结构和行为。
建立多层次、多尺度模型
考虑系统的多层次、多尺度特征，建立更为 精细和全面的模型，以更准确地描述系统结 构和行为。
结合其他方法提高分析效果
01集Leabharlann 多种方法结合其他系统分析方法，如流程 图、因果图等，形成更为完善的 系统分析方法体系。
02
引入定性分析方法
03
加强定量分析
将定性分析方法引入ISM法中， 以更好地理解系统要素之间的关 系和结构。
系统结构模型法(ISM法)
Q(1)：确定与Pi相关的整体系 T(1)：聘请专家确定与Pi相关的
统P的要素，以及确定两两之 系统P的要素，并判断P的要素两
间的因果关系问题 *
两之间的因果关系，采用邻接矩 阵表达之。
Q(2)：（由P的要素两两之间 T(2)：采用ISM法（图论方 的因果关系引起的）系统P直 法）确定系统P直观的、整
阐明问题？
否
阐明问题？
是 停止
Q(2)： （由P的 要素两两之间 的因果关系引 起的）系统P直 观的整体层次 结构关系问题
*
停止 是
T(1)：采用ISM 法（图论方法） 确定系统P直 观的整体层次 结构关系。
阐明问题？
2019/12/2
-
单纯目标树：
问题导出目 标
T(0)：确定系统 P 直观的整体层次结构关系
10 /30
2019/12/2
系统（整体）结构模型法（ISM法）的假定：
（1）一个系统中每一要素至少与系统中的 一个其他要素有因果关系。
（2）所有两两因素之间，要么存在因果关 系，要么没有因果关系（也可以假定是其他关 系，比如大小、优劣等关系）；
然后，利用的数学中图论方法，通过运算， 将系统因素整理出具有层次的、在因果关系下 的系统直观的、整体层次结构图。
我们通常希望一个系统具有整体上的层次结构， 这样就有利于我们进一步去研究这些系统要素之 间的关系。
7 /30
2019/12/2
比如：在控制人口总量的问题中，通过专家的 研究，大约有下列（见下表）因素与“人口总量” 因素相关——即会影响人口总数的变化（增长或 减少，或持平）。
其中，有些因素是个人因素、有些是家庭因素、 有些国家政策因素、有些是统计因素。
解释结构模型ISM及其应用
三、对可达矩阵求解的扩展 A：逐次平方 B:warshall算法 B：排序后 再warshall法 /ism/cal_fast_get_r_mat_detail.php 最高效的可达矩阵算法
四、对可达矩阵进行分解 定义： ⒈ 可达集合 R（Si）：可达矩阵中要素Si对应的行中，包 含有1的矩阵元素所对应的列要素的集合。代表要素Si 能到达的要素。 ⒉ 先行集合Q（Si）：可达矩阵中要素Si对应的列中，包含 有1的矩阵元素所对应的行要素的集合。代表可以到达Si 的要素。 ⒊ 交集A= R（Si）∩Q（Si） 为了对可达矩阵进行区域分解，我们先把可达集合与先行集合 及其交集列出在表上，如表12-3所示。
S3
S4
S5
图12-2有向图
s1 s2 A பைடு நூலகம்s3
0 0 0 s 4 0 s5 0
0 0 1 1 0
1 0 0 0 0
1 0 0 0 0
1 1 0 0 0
邻接矩阵描述了系统各要素之间直接关系，它具有如下性质：
⒈ 邻接矩阵和有向图是同一系统结构的两种不同表达形式。 矩阵与图一一对应，有向图形确定，邻接矩阵也就唯一确 定。反之，邻接矩阵确定，有向图形也就唯一确定。 ⒉ 邻接矩阵的矩阵元素只能是1和0，它属于布尔矩阵。布尔矩阵的运算 主要有逻辑和运算（并集？）以及逻辑乘运算（交集？），即： 0 + 0=0 0 + 1=1 1 + 1=1 1×0=0 0×1=0 1×1=1 ⒊ 在邻接矩阵中，如果第j列元素全部都为0，则这一列所对 应的要素Sj可确定为该系统的输入端。例如，上述矩阵A 中，对应S1列全部为0，要素S1可确定为系统的输入端。
解释结构模型ISM及其应用
Interpretive Structural Modeling (ISM)
解释结构模型ISM
解释结构模型ISM结构模型ISM（Integrated Structural Model）是一种用于描述和分析系统结构的综合性建模方法。
该方法主要用于研究和设计复杂系统（如企业、组织或机构）的结构与运作方式。
本文将解释ISM的概念和特点，并介绍ISM的基本建模过程及其在实际应用中的价值。
1.ISM的概念和特点：ISM的基本概念是将一个复杂的系统分解为一系列互相关联的子系统。
这些子系统可以是物理的、信息的、决策的，或者是其他特定功能领域的，彼此之间相互作用，共同达成系统的整体目标。
ISM的特点有以下几点：1）综合性：ISM可以处理包括物质、信息和能量在内的多种系统要素，实现对系统整体的综合分析。
2）层次性：ISM将系统分解为多个层次的子系统，并通过层次间的相互关系进行综合分析。
3）关联性：ISM注重系统中各个组成部分之间的相互关联和相互作用，从而能够揭示系统整体的行为特征。
4）动态性：ISM能够反映系统的动态演化，捕捉系统结构及其变化的过程。
2.ISM的基本建模过程：ISM的建模过程包括以下几个步骤：1）确定目标：明确研究对象和研究目标，定义需要解决的问题和达成的目标。
2）定义系统边界：界定系统的范围和边界，确定系统所包含的组成部分和相互关系。
3）分析系统结构：对系统进行分解，确定系统的层次结构，识别子系统和它们之间的关系。
5）分析系统性能：分析系统的性能和行为，评估系统的结构是否能够实现预期目标，并分析系统各层次之间的相互作用。
6）优化系统结构：通过调整子系统之间的连接和信息流，优化系统的结构，以实现更好的性能。
3.ISM在实际应用中的价值：ISM具有很高的实用性，被广泛应用于各类复杂系统的建模和分析，包括企业管理、组织设计、项目管理等。
具体有以下几个方面的价值：1）综合分析：ISM能够将系统的各个要素、层次和关系进行综合分析，有助于全面理解系统的运作机制。
2）结构优化：通过ISM建模，可以发现不同层次之间的矛盾和冲突，并通过调整系统结构实现性能的优化。
ISM(解释结构模型)
图-1表示。
T
M
S
教师
计算机多媒体
学生
图1 CAI系统结构模型
二、有向图的矩阵描述
对于一个有向图，我们可以用一个m×m方形矩阵来表示。m为系统要素的个数。 矩阵的每一行和每一列对应图中一个节点（系统要素）。规定，要素Si 对Sj 有影响时， 矩阵元素aij为1，要素Si对Sj无影响时，矩阵元素aij为0。即
第一节 解释结构模型法的基本概念
定义：
解释结构模型法（Interpretative Structural Modelling Method,简称 ISM方法）ISM方法是现代系统工程中广泛应用的一种分析方法，它在揭示系 统结构，尤其是分析教学资源内容结构和进行学习资源设计与开发研究、教 学过程模式的探索等方面具有十分重要作用，它也是教育技术学研究中的一 种专门研究方法。
一、系统结构的有向图示法
有向图形——是系统中各要素之间的联系情况的一种模型 化描述方法。它由节点和边两部分组成
节点——利用一个圆圈代表系统中的一个要素，圆圈 标有该要素的符号；
边——用带有箭头的线段表示要素之间的影响。箭 头代表影响的方向。
例1：在教育技术应用中的计算机辅助教学（CAI）其过程可以简单表示为：教
① → ④ → ②;① → ③ → ⑤;③ → ④ → ⑤;④ → ③ → ⑤
计算出矩阵 A3 得到：
0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 A3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 A4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
spss结构方程模型SEM
X1 β1
β2
X2
β3
X3
β4
X4
ε1
β13
Y1
β14
β5 X5 ε2
β6 X6
Y2
β7
X7
β8
X8
β9 X9 ε3
β10 X10
Y3
β11
X11
β12
X12
Hom, P. W., & Kinicki, A. J. (2001). Toward a greater understanding of how dissatisfaction drives employee turnover. Academy of Management journal, 44(5), 975-987..
如果数据中有缺失值：
打开AMOS graphics“Measurementmodel”，选择数 据“ServiceQuality(with missing data)”
结构方程模型基础 测量模型 结构模型 结构模型的修正 多群组结构方程模型
14
测量误差
观测变量 潜变量
➢ 由潜变量和观察变量组成
Cronin Jr, J. J., Brady, M. K., & Hult, G. T. M. (2000). Assessing the effects of quality, value, and customer satisfaction on consumer behavioral intentions in service environments. Journal of retailing, 76(2), 193-218.
路径：顾客满意->服务质量 创建AMOS graphics：“EG1-Reverse-After” Satisfaction->service quality 路径系数有什么变化？
IBM SPSS AMOS 结构方程模型教程
表一、关于顾客满意调查数据的收集本次问卷调研的对象为居住在某大学校内的各类学生（包括全日制本科生、全日制硕士和博士研究生），并且近一个月内在校内某超市有购物体验的学生。
调查采用随机拦访的方式，并且为避免样本的同质性和重复填写，按照性别和被访者经常光顾的超市进行控制。
问卷内容包括7个潜变量因子，24项可测指标，7个人口变量，量表采用了Likert10级量度，如对1正向的，采用Likert10级量度从“非常低”到“非常高”二、缺失值的处理采用表列删除法，即在一条记录中，只要存在一项缺失，则删除该记录。
最终得到401条数据，基于这部分数据做分析。
三、数据的的信度和效度检验1．数据的信度检验信度（reliability）指测量结果（数据）一致性或稳定性的程度。
一致性主要反映的是测验内部题目之间的关系，考察测验的各个题目是否测量了相同的内容或特质。
稳定性是指用一种测量工具（譬如同一份问卷）对同一群受试者进行不同时间上的重复测量结果间的可靠系数。
如果问卷设计合理，重复测量的结果间应该高度相关。
由于本案例并没有进行多次重复测量，所以主要采用反映内部一致性的指标来测量数据的信度。
折半信度（split-half reliability）是将测量工具中的条目按奇偶数或前后分成两半，采用Spearman-brown公式估计相关系数，相关系数高提示内部一致性好。
然而，折半信度系数是建立在两半问题条目分数的方差相等这一假设基础上的，但实际数据并不一定满足这一假定，因此信度往往被低估。
Cronbach在1951年提出了一种新的方法（Cronbach's Alpha系数），这种方法将测量工具中任一条目结果同其他所有条目作比较，对量表内部一致性估计更为慎重，因此克服了折半信度的缺点。
本章采用SPSS16.0研究数据的内部一致性。
在Analyze菜单中选择Scale下的Reliability Analysis（如图7-1），将数据中在左边方框中待分析的24个题目一一选中，然后点击，左边方框中待分析的24个题目进入右边的items方框中，使用Alpha 模型（默认），得到图7-2，然后点击ok即可得到如表7-3的结果，显示Cronbach's Alpha系数为0.892，说明案例所使用数据具有较好的信度。
系统结构模型法(ISM法)
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如果两个因素（子问题）之间存在“明显”的 （大多数专家认为即可）因果关系，则取“1”， 否则，取“0”；自己对自己的影响取“0”。 注：“明显”的、大多数专家认为存在因果关 系，是指只有一种因果关系，即只能是单值，而 不是多值的！否则（有可能有，有可能没有因果 关系时），则表明没有“明显”的因果关系。 通过专家的判断，与“控制人口总量问题”对 应的人口总量系统的、两两要素之间的邻接矩阵 如下： A=
下表列出了影响人口总量的所有影响因素，这 些因素放在一起，形成了一个系统P，我们简称 这个系统为“人口总量系统”。
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因素序号
1 2 3 4
“人口总量系统”因素名称
期望寿命（平均寿命） 医疗保健
1、对人口总量系统提出的初 始问题为“有效控制人口总 计划生育政策 量问题” 将每一个因素后面加“问题” 思想、风俗习惯 二字，则都是子问题 怎样才能有效控制人口数量 社会保障（养老） 呢？ 污染程度 2、希望知道影响人口总量变 国民收入（生活水准） 化的因素之间的交互影响关 系？——愿幻！ 食物营养 3、T（1）：找出影响因素 之间直观的、整体层次结构 人口培养成本 关系（动词+指标预想结果）， T（2）：为控制人口总量提 出生率 供最有效的控制要素（更高 死亡率 的目标）。
aij =
1
0
有元素Pi指向Pj的箭头
否则
1-1对应
从图论可知： 有向连接图
邻接矩阵
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例23：写出上图的邻接矩阵
P1 P4 P2 P6 P3 P7
P1 P1 P2
P2
spss统计分析及应用教程-第9章 结构方程模型.概要
Edit的下拉菜单
•Edit按钮 在Edit下拉的菜单之中，提供了路径图编辑的相关工具， 如图所示。各选项的功能如下： • Undo是撤销上一步的编辑动作； • Redo是恢复所撤销的编辑动作； • Copy是把选定的图形复制到剪贴板； • Select是选定要编辑的图形，一次只能选择一个； • Select All是选定绘图区所有的图形； • Deselect All是取消对所有图形的选择； • Link是把正在编辑的图形联系在一起，这些图形可以一 起执行某些操作； • Move是移动所选定的图形； • Duplicate是复制所选定的图形； • Erase是删除所选定的图形； • Move Parameter是移动所设定的参数位置；
外生潜在变量：他们的影响因素处于模型之外，也就是常说的自变 量。 内生潜在变量：由模型内变量作用所影响的变量（因变量）。
准备知识 结构方程模型的应用范围
结构方程模型的主要应用范围有两个：其一是对难以直接观测 到的潜变量提供一个可以观测和处理的方式，以便对该变量作进一 步的研究；其二是研究不同变量之间可能存在的相关关系。 如果所研究的变量都是可以直接观测得到的，结构方程模型所 能检验的就是变量之间相关关系的显著性，这种关系通常也称为结 构关系。
结构方程构建步骤 3
模型估计
最大似然法（maximum likelihood）和广义最小二乘法（ generalized least square）
结构方程构建步骤 4
模型评价
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。
如果在研究中所涉及的变量有部分为不可观测到的潜变量，此 时必须首先完成该潜变量的构建，将其转化为可观测的变量后再对 变量间可能的关系进行处理，在这一情况中，结构方程模型可以同 时处理测量关系和结构关系。
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SPSS解释结构模型（ISM）——研究系统结构关系情况
解释结构模型（ISM）是一种系统分析方法，用于得到要素之间的复杂相互关系和层次。
其思想是先通过调查或者技术手段找出问题的组成要素或影响因素，然后通过矩阵模型分析各要素之间的联系，得到一个多级递阶结构模型。
比如现在我们要分析旅游社的萧条原因，发现可能跟如下要素有关：疫情影响、价格过高、旅游套餐不合理、导游质量不行、景区质量下滑、气候问题。
使用解释结构模型对其进行分析。
1. 矩阵中有哪些要素由研究问题的目标抽象确定，一般希望要素较为精炼，没有冗余重复的要素。
2. 判断要素之间的两两因果关系，如要素1对要素2是否存在影响、要素2对要素1是否存在影响，存在影响则赋值为1。
要素自身的因果关系则无需判断，故对角线的值固定为0。
其中，因果关系的判断可以根据ISM小组讨论结果、或者采用德尔菲方法确定。
邻接矩阵是表示顶点之间相邻关系的矩阵（是有向图的矩阵描述），从行的方向看，如果值为1，则代表行名的元素对列名的元素有影响。
（如图中，第一行第三/五列的值为1，则代表疫情影响对旅游套餐不合理和景区质量下滑有影响。
）
分析步骤
1.由研究问题的目标抽象确定模型中的要素和要素之间的关系，最终得到邻接矩阵。
要素之间的关系可以通过实际调研，组建ISM小组进行讨论、或者采用德尔菲法等方法进行确定。
2.计算邻接相乘矩阵，再通过不断自乘直至矩阵不再发生变化，得到可达矩阵。
3.通过可达矩阵进行模型的层级分解，最终得到模型的层级情况。
一般认为顶层为系统的最终目标，而下面各层分别为上一层的原因。
4.层次划分完毕后，再通过绘制有向连接图，更直观的表示模型的层次结构。
软件操作
Step1：选择解释结构模型（ISM）；
Step2：增加要素或者减少要素；
Step3：输入邻接矩阵的值(注：邻接矩阵的值只能为0/1)；
Step4：点击【开始分析】进入分析；
输出结果分析
输出结果1：邻接矩阵
上表展示了模型的邻接矩阵，邻接矩阵即为初始输入矩阵。
它是由要素之间的关系抽象而成的
输出结果2：邻接相乘矩阵
上表展示了模型的邻接相乘矩阵，是得到可达矩阵的中间计算过程，通过连续乘以邻接相乘矩阵直到矩阵不发生变化来得到可达矩阵。
邻接相乘矩阵是使用连乘法计算可达矩阵的中间步骤，一般不分析输出结果2。
输出结果3：可达矩阵
上表展示了模型的可达矩阵，邻接矩阵代表要素之间直接的关系，而可达矩阵代表要素之间的传递是否会带来间接的影响关系。
可达矩阵的每一行为该要素能够到达的情况，如对第一行分析时疫情影响是可以通过通路达到要素旅游套餐不合理/导游质量不行/景区质量下滑的。
输出结果4：抽取过程
上表展示了模型的层级分解过程。
在每次抽取时，如果发现可达集合与可达集合与先行集合的交集一致，则可以抽取出要素集合进行层次划分。
先行集合的获取方法为可达矩阵的列包含的值，然后比较可达矩阵和先行集合的交集与可达集合，如果一致则可以抽出作为一层。
输出结果5：层次情况
上表展示了模型的层级情况，一般认为顶层为系统的最终目标，而下面各层分别为上一层的原因。
输出结果6：层次结构图
上表展示了模型的层次结构图，层次划分完毕后，通过绘制有向连接图，可以更直观的表示模型的层次结构。
注意事项
解释结构模型的邻接矩阵为非赋权图，故只能输入0和1，输入其他非零值将会变为1。
输出结果6的层次结构图可以拖动，从而得到更适合展示的结果。