结构方程ppt
合集下载
27结构方程模型(SEM)PPT课件
SEM的来源
• 心理计量学：
• Spearman认为，人类心智能力测验得分之间的相互关 系，可以被视为是由这些分数背后所具有的一个潜的 共同因素（common factor）的影响结果。
• Thurston认为，在复杂的智力测量背后，应该存在着 不同且独立的一组共同因素，他称之为核心心智能力 （primary mental abilities），由于这一组共同因素的存 在，构成了智力测验得分的复杂关系。研究者必须找 出这些因素，才能利用此一因素结构来对智力测验得 分之间的共变（协方差）关系，得到最理想的解释， 得出最大的解释力。
SEM发展历史
• 从发展历史来看，结构方程模式的起源甚早，但其核心 概念在1970年代初期才被相关学者专家提出，到了1980 年代末期即有快速的发展。基本上，结构方程模式的概 念与70年代主要高等统计技术的发展（如因素分析）有 着相当密切的关系，随着计算机的普及与功能的不断提 升，一些学者（如Jöreskog, 1973; Keesing, 1972; Wiley, 1973）将因子分析、路径分析等统计概念整合，结合计 算机的分析技术，提出了结构方程模型的初步概念，可 以说是结构方程模型的先驱者。而后Jöreskog与其同事 Sörbom进一步发展矩阵模式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，并纳入 其LISREL之中，积极促成了结构方程模式的发展。
SEM基本模型
• 简单来说，SEM可分测量方程 (measurement equation)和结构方程 (structural equation)两部分。
• 测量方程描述潜变量与指标之间的关系， 如家庭收入指标等社会经济地位的关系、 三科成绩与学业成就的关系。而结构方程 则描述潜变量之间的关系，如社会经济地 位与学业成就的关系。
结构方程模型 PPT课件
3.结构方程的基本原理？
二、结构方程模型的结构
结构方程模型的结构示意图如下所示：
3.结构方程的基本原理？
首先了解几个概念：
（1）观测变量：可直接测量的变量，通常是指标 （2）潜变量：潜变量亦称隐变量，是无法直接观测并测量的变 量。潜变量需要通过设计若干指标间接加以测量。 （3）外生变量 ：是指那些在模型或系统中，只起解释变量作用 的变量。它们在模型或系统中，只影响其他变量，而不受其他变量的 影响。在路径图中，只有指向其他变量的箭头，没有箭头指向它的变 量均为外生变量。 （4）内生变量：是指那些在模型或系统中，受模型或系统中其 它变量包括外生变量和内生变量影响的变量，即在路径图中，有箭头 指向它的变量。它们也可以影响其它变量。
构建研究模型，具体包括：观测变量 （指标）与潜变量（因子）的关系，各 潜变量之间的相互关系等
模型拟合
对模型求解，其中主要是模型参数的估 计，求得参数使模型隐含的协方差距阵 与样本协方差距阵的“差距”最小
模型评价
检查1.路径系数/载荷系数的显著性； 2.各参数与预设模型关系是否合理； 3.各拟合指数是否通过
结构方程模型
1.什么是结构方程模型？ 2.为什么使用结构方程模型？ 3.结构方程模型的基本原理？ 4.结构方程模型的应用步构方程模型？
结构方程模型（ Structural Equation Model）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， 所以也称为协方差结构分析。
它是综合运用多元回归分析、路径分析和验证型因子 分析等方法而形成的一种统计数据分析工具。其核心概念 在20世纪70年代初期被提出，到80年代末期得以快速发展 成为多元数据分析的重要工具，广泛应用于心理学、经济 学、社会学、行为科学等领域。
结构方程模型LISREL肖前国PPT精选文档
（3）潜在变量的平均方差抽取量AVE>0.5 （使用计算插件）
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；
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；
结构方程模型(SEM)PPT课件
• 例如：我们以学生父母教育程度、父母职业及其 收入(共六个外显变量)，作为学生家庭社会经济 地位(潜变量)的指标，我们又以学生中、英、数 三科成绩(三个外显变量)，作为学业成就(潜变量) 的指标。
SEM的特点
• 理论先验性 • 同时处理测量与分析问题 • 以协方差的应用为核心 • 适用大样本分析
SEM的来源
• 心理计量学：
• Spearman认为，人类心智能力测验得分之间的相互关 系，可以被视为是由这些分数背后所具有的一个潜的 共同因素（common factor）的影响结果。
• Thurston认为，在复杂的智力测量背后，应该存在着 不同且独立的一组共同因素，他称之为核心心智能力 （primary mental abilities），由于这一组共同因素的存 在，构成了智力测验得分的复杂关系。研究者必须找 出这些因素，才能利用此一因素结构来对智力测验得 分之间的共变（协方差）关系，得到最理想的解释， 得出最大的解释力。
• 期刊与论文：
• 专门期刊：《结构方程模型》（Structural Equation Modeling ）
• 很多社会、心理等变量，均不能准确地及直接地 量度，这包括智力、社会阶层、学习动机等，我 们只好退而求其次，用一些外显指标(observable indicators)，去反映这些潜变量。
SEM基本模型
• 测量模型：对于指标与潜变量(例如六个社会经
济指标与社会经济地位)间的关系,通常写成如下 测量方程:
x=Λxξ+δ y=Λyη+ε
• x，y是外源(如六项社经指标)及内生(如中、英、数成 绩)指标。δ,ε是X，Y测量上的误差。
• Λx是x指标与ξ潜变量的关系(如六项社会经济地位指标 与潜社会经济地位的关系)。Λy是y指标与η潜变量的关 系(如中、英、数成绩与学业成就间关系)。
SEM的特点
• 理论先验性 • 同时处理测量与分析问题 • 以协方差的应用为核心 • 适用大样本分析
SEM的来源
• 心理计量学：
• Spearman认为，人类心智能力测验得分之间的相互关 系，可以被视为是由这些分数背后所具有的一个潜的 共同因素（common factor）的影响结果。
• Thurston认为，在复杂的智力测量背后，应该存在着 不同且独立的一组共同因素，他称之为核心心智能力 （primary mental abilities），由于这一组共同因素的存 在，构成了智力测验得分的复杂关系。研究者必须找 出这些因素，才能利用此一因素结构来对智力测验得 分之间的共变（协方差）关系，得到最理想的解释， 得出最大的解释力。
• 期刊与论文：
• 专门期刊：《结构方程模型》（Structural Equation Modeling ）
• 很多社会、心理等变量，均不能准确地及直接地 量度，这包括智力、社会阶层、学习动机等，我 们只好退而求其次，用一些外显指标(observable indicators)，去反映这些潜变量。
SEM基本模型
• 测量模型：对于指标与潜变量(例如六个社会经
济指标与社会经济地位)间的关系,通常写成如下 测量方程:
x=Λxξ+δ y=Λyη+ε
• x，y是外源(如六项社经指标)及内生(如中、英、数成 绩)指标。δ,ε是X，Y测量上的误差。
• Λx是x指标与ξ潜变量的关系(如六项社会经济地位指标 与潜社会经济地位的关系)。Λy是y指标与η潜变量的关 系(如中、英、数成绩与学业成就间关系)。
结构方程课件
（自变量；路径图中会指向任何一个其他变量，但不受任何变量 以单箭头指涉的变量）。 关于潜在变量：很多管理、心理等领域的研究，涉及的变量都不能 直接测量，这样的变量称为潜变量，比如智力，学习动机，家庭 社会经济地位等。因此，用一些可测变量去间接测量这些潜变量， 比如，以父母教育程度。职业及收入等作为学生家庭社会经济地 位（潜变量）的指标。 传统回归分析方法不能妥善处理这些潜变量，而结构方程模型则 能同时处理潜变量及其指标。
（1）不能有负的测量误差； （2）测量误差必须达到显著性水平； 2、整体模型拟合度
整体模型拟合度是用来评价模型与数据 的拟合程度。结构方程模型的构建合理与 否主要是整体模型拟合度，那么哪些指数 作为参考比较好?
模型整体评价指标
指标名称 残差分析 未标准化残差RMR 标准化残差SRMR 拟合效果指标 绝对拟合效果指标 卡方值
系。 （7）变量之间没有任何连接线，表示假定它们之间没有直接联系。
结构方程与回归分析的比较
回归分析有几方面的限制： （1）不允许有多个因变量； （2）假设自变量不存在测量误差; （3）自变量间的多重共线性会妨碍 结果解释; （4）结构方程模型不受这些方面的 限制 。
结构方程模型的四大步骤
1、模型构建 构建研究模型，具体包括：观测变量（指标）与潜变量（因 子）的关系，各潜变量之间的相互关系等 。
通过验证观测变量之间的协方差可以估计出线性回归模型的系数从而在统计上检验所假设的模型对所研究的过程是否合适如果证实所假设的模型合适就可以说假设潜在变量之间的关系是合理结构方程模型通常包括三个矩阵方程式
结构方程模型（SEM）
结构方程模型简介
结构方程模型（Structural Equation Modeling ) 简称SEM。也叫协方差结构模 型。是基于变量的协方差矩阵来分析观测 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。
（1）不能有负的测量误差； （2）测量误差必须达到显著性水平； 2、整体模型拟合度
整体模型拟合度是用来评价模型与数据 的拟合程度。结构方程模型的构建合理与 否主要是整体模型拟合度，那么哪些指数 作为参考比较好?
模型整体评价指标
指标名称 残差分析 未标准化残差RMR 标准化残差SRMR 拟合效果指标 绝对拟合效果指标 卡方值
系。 （7）变量之间没有任何连接线，表示假定它们之间没有直接联系。
结构方程与回归分析的比较
回归分析有几方面的限制： （1）不允许有多个因变量； （2）假设自变量不存在测量误差; （3）自变量间的多重共线性会妨碍 结果解释; （4）结构方程模型不受这些方面的 限制 。
结构方程模型的四大步骤
1、模型构建 构建研究模型，具体包括：观测变量（指标）与潜变量（因 子）的关系，各潜变量之间的相互关系等 。
通过验证观测变量之间的协方差可以估计出线性回归模型的系数从而在统计上检验所假设的模型对所研究的过程是否合适如果证实所假设的模型合适就可以说假设潜在变量之间的关系是合理结构方程模型通常包括三个矩阵方程式
结构方程模型（SEM）
结构方程模型简介
结构方程模型（Structural Equation Modeling ) 简称SEM。也叫协方差结构模 型。是基于变量的协方差矩阵来分析观测 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。
结构方程模型建模和分析步骤PPT优选版
4
➢ 模型评价（Model Assessment）
– 结构方程的解是否适当( Proper)，估计是否收 敛，各参数估计值是否在合理范围内（例如， 相关系数在 -1与+1之间）
– 参数与预设模型的关系是否合理。当然数据分 析可能出现一些预期以外的结果，但各参数绝 不应出现一些互相矛盾，与先验假设有严重冲 突的现象
– 看各路径等参数估计值，在理论上是否合理、 无加权最小二乘 (ULS, Unweighted Least Squares)；
同时修改或不修改一组相关（对称）的路径，是模型修正时常用的策略
有实质意义 无加权最小二乘 (ULS, Unweighted Least Squares)；
修正指数（Modification Index， MI） 结构方程的解是否适当( Proper)，估计是否收敛，各参数估计值是否在合理范围内（例如，相关系数在 -1与+1之间） 观测变量与潜变量（因子）的关系 模型修正（Model Modification）
– 观测变量与潜变量（因子）的关系
– 各潜变量间的相互关系（指定哪些因子间有 相关或直接效应）
– 在复杂的模型中，可以限制因子负荷或因子 相关系数等参数的数值或关系（例如，2个 因子间相关系数等于；2个因子负荷必须相 等）
➢ 模型拟合(Model Fitting，通常 MLE）
– 主要的是模型参数的估计(e.g.，回归分析， 通常用最小二乘方法拟合模型，相应的参数 估计称为最小二乘估计 )
同时修改或不修改一组相关（对称）的路径，是模型修正时常用的策略
Variable)；
63 的参数，作为该路径可改为自由的准则
– 两阶段最小二乘 ( TSLS, 但我们仍常做一些轻微修改，成为产生模型类的分析
➢ 模型评价（Model Assessment）
– 结构方程的解是否适当( Proper)，估计是否收 敛，各参数估计值是否在合理范围内（例如， 相关系数在 -1与+1之间）
– 参数与预设模型的关系是否合理。当然数据分 析可能出现一些预期以外的结果，但各参数绝 不应出现一些互相矛盾，与先验假设有严重冲 突的现象
– 看各路径等参数估计值，在理论上是否合理、 无加权最小二乘 (ULS, Unweighted Least Squares)；
同时修改或不修改一组相关（对称）的路径，是模型修正时常用的策略
有实质意义 无加权最小二乘 (ULS, Unweighted Least Squares)；
修正指数（Modification Index， MI） 结构方程的解是否适当( Proper)，估计是否收敛，各参数估计值是否在合理范围内（例如，相关系数在 -1与+1之间） 观测变量与潜变量（因子）的关系 模型修正（Model Modification）
– 观测变量与潜变量（因子）的关系
– 各潜变量间的相互关系（指定哪些因子间有 相关或直接效应）
– 在复杂的模型中，可以限制因子负荷或因子 相关系数等参数的数值或关系（例如，2个 因子间相关系数等于；2个因子负荷必须相 等）
➢ 模型拟合(Model Fitting，通常 MLE）
– 主要的是模型参数的估计(e.g.，回归分析， 通常用最小二乘方法拟合模型，相应的参数 估计称为最小二乘估计 )
同时修改或不修改一组相关（对称）的路径，是模型修正时常用的策略
Variable)；
63 的参数，作为该路径可改为自由的准则
– 两阶段最小二乘 ( TSLS, 但我们仍常做一些轻微修改，成为产生模型类的分析
相关主题
- 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)。
二、结构方程简介
1.测量模式（measurement model）：主要描述潜在 变量与观察变量之关系。 2.结构模式（structural model）：主要描述潜在变 量间之因果关系，可以透过路径分析的概念进行。
例子：员工工作满意度的测量
概念模型：
x
工作方式选择
工作自主权
工作目标调整
任务完成时间充裕度
—x —外源指标与外源变量之间的关系（如两个工作自主权指标与工作自主
• 被假定为果者，称为潜在因变量（latent dependent variables）或称为内因变量（endogenous variable）以η表 示。
• 观察变量
• 属于潜在自变量ξ的观察指标称为x变量，也称为外源指标 • 属于潜在因变量η的观察指标称为y变量，也称为内生指标。
• 潜在自变量ξ与y变量无直接关系，潜在因变量η与x变量 亦没有直接关系，而x与y变量亦没有直接关系。
LISREL latent variable structural modeling 从上述名称中可以看出，结构方程模型的几
个本质特征是： 结构、协方差、线性
SEM模式的变量种类
◎有四种变量种类：2种潜在变量、2种观察变量。 • 潜在变量
• 被假定为因者，称为潜在自变量（latent independent variable）或称为外因变量（exogenous variables）以ξ表示；
（一）测量模型
对于指标与潜变量（例如两个工作自主权指标与工作自主权）间的关系，通常 写为以下测量方程：
x x
y y
其中：x——外源指标（如两个工作自主权指标）组成的向量；
y——内生指标（如四个工作满意度指标）组成的向量；
——外因变量（如工作自主权等）组成的向量；
——内因变量（如工作满意度等）组成的向量；
工作方式选择 工作目标调整
工作自主权
工作满意度
目前工作满意度 工作兴趣 工作乐趣
工作厌恶程度
二、结构方程简介
简单来说，结构方程模型分 为：
测量方程（measurement equation）测量方程描述潜 变量与观察变量之间的关系 ，如工作方式选择等指标与 工作自主权的关系；
结构方程（structural
• 分析软件:可透过LISREL 、 Amos 、 SAS、 Statisitca、SYSTAT 加以分析。
结构方程模型（SEM）的优点
同时处理多个因变量 容许自变量和因变量含测量[误差传统方法（如
回归）假设自变量没有误差] 同时估计因子结构和因子关系 容许更大弹性的测量模型 估计整个模型的拟合程度[用以比较不同模型] SEM包括:回归分析、因子分析(验证性因子分
工作负荷轻重
工作负荷
工作节奏快慢
工作内容丰富程度 工作多样性程度
工作单调性
工作满意度
y
目前工作满意度 工作兴趣 工作乐趣
工作厌恶程度
二、结构方程简介
简单来说，结构方程模 型分为：
测量方程（
measurement equation
）测量方程描述潜变量 与观察变量之间的关系 ，如工作方式选择等指 标与工作自主权的关系 ；
传统的统计分析方法不能妥善处理这些潜变量，而 结构方程模型则能同时处理潜变量及其指标。
回归分析与结构方程模型
一个回归分析和结构方程比较的例子： 假如有五道题目来测量外向型性格，还有四道题
目来测量自信。研究自信与外向型性格的关系。 假如是你，你将怎样来进行研究？ 回归分析的做法：先分别计算外向题目的总分（ 或平均分）和自信题目的总分（或平均分），在 计算两个总分的相关。 这样的计算所得的两个潜变量（性格与自信）的 关系，恰当吗？
equation），描述潜变量之间的
关系，如工作自主权与工作 满意度的关系。
工作自主权
工作满意度
测量模式与结构模式之目的
• 测量模式旨在建立测量指标与潜在变量间之关 系，主要透过验证性因素分析来考验测量模式 的效度。
• 结构模式旨在考验潜在变量间之因果路径关系， 主要针对潜在变量进行路径分析，以考验结构 模式的适配性 。
多元统计方法中的相关解决方法
针对1）：路径分析（Path Analysis）
缺点：分开考察不同的因变量，无法考察因变量之间 的关系且缺少整体的视角
针对2）：偏最小二乘法（PLS）
缺点：相关理论尚不完善，解释力较弱。
《王惠文，偏最小二乘法理论与应用，国防工业出版社》
针对3）：指标赋予权重，进行综合评价，得出 一模型原理简介 三、模型建模 四、例子:顾客满意度模型 五、模型解释
一、为何要用结构方程模型？
很多社会、心理研究中所涉及到的变量，都不能准 确、直接地测量，这种变量称为潜变量，如工作自 主权、工作满意度等。
这时，只能退而求其次，用一些外显指标，去间接 测量这些潜变量。如用工作方式选择、工作目标调 整作为工作自主权（潜变量）的指标，以目前工作 满意度、工作兴趣、工作乐趣、工作厌恶程度（外 显指标）作为工作满意度的指标。
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
析、 探索性因子分析)、ｔ检验、方差分析、 比较各组因子均值、交互作用模型、实验设计
结构方程模型的含义
Structural Equation Model，SEM Covariance Structure Modeling，CSM Linear Structural Relationship ，
缺点：权重设计，需要相当的技巧，通常的方法，如 AHP,模糊综合评判等方法缺少信度与效度
针对4）：没有办法解决
结构方程模式
• 结构方程(SEM）可同时处理一系列或多组 自变量与依变量之间关系。
• 目的:在于考验潜在变量(Latent variables)与观 察变量(Manifest variable)之关系。