最新spss统计分析及应用教程-第9章-结构方程模型
结构方程模型解读
结构方程模型解读结构方程模型是一种统计分析方法，可以用来探究因变量和自变量之间的关系。
它是一种相对比较复杂的分析方法，但当被正确解读时，它有效地帮助研究者了解变量之间的关系以及变量如何影响彼此。
下面，我们将依次阐述如何理解结构方程模型。
一、构建模型：结构方程模型的第一步是构建模型。
这意味着研究者需要选择一个理论框架，并从中选择变量进行分析。
在选择变量时，研究者需要考虑变量之间的关系以及它们可能如何相互作用。
一旦选择了变量，研究者就需要确定变量之间的箭头方向，来表示它们之间的重要性和权重。
一般来说，箭头会从自变量指向因变量。
二、拟合模型：一旦成功地构建了模型，研究者需要拟合模型，这意味着他们需要在模型中添加数据并运行分析。
在这个步骤中，研究者采集数据，并将它们输入计算机程序中。
该程序将根据构建的模型来分析数据，并根据一些统计指标来计算模型的拟合度。
如果模型与数据的拟合度较高，则说明模型比较准确，反之则说明需要重新考虑模型结构。
三、解读结果：最后，研究者需要解读结果，这是最为挑战性的一步。
结果解释并不简单，因为它们可能包含了许多因素和变量。
因此，研究者需要进行更深层次的分析和理解，以找出关键的因素和变量之间的关系。
要解读结果，需要查看概览统计数据，包括R²值和残差，以及某些中介变量、潜在变量和多重潜在变量之间的关系。
这些数据将告诉研究者各个变量之间的影响力和关系。
在这里，研究者应该花时间来分析数据，并将其与模型进行对照。
如果模型与数据的拟合度很高，则研究者可以着手对数据中发现的关键变量进行更深入的分析。
总之，结构方程模型是一种富有成果的统计分析方法。
如果您正确地构建模型，并仔细解读结果数据，就可以从中得到非常好的结论。
spss第九章方差分析PPT课件
多重比较方法
LSD法：实际上就是t检验的变形，只是在变异 和自由度的计算上利用了整个样本信息，因此仍 然存在放大一类错误的问题
Scheffe法：当各水平个案数不相等，或者想进 行复杂的比较时，用此法较为稳妥。但它相对比 较保守
S-N-K法：是运用最广泛的一种两两比较方法。 它采用Student Range 分布进行所有各组均值 间的配对比较。该方法保证在H0真正成立时总 的α 水准等于实际设定值，即控制了一类错误。
2
二，分析目的
方差分析是从数据间的差异入手，分析哪些因素 是影响数据差异的众多因素中的主要因素.
例如： 影响某农作物亩产量的因素(品种、施肥量、气候
等) 影响推销某种商品的推销额(不同的推销策略、价
格、包装方式、推销人员的形象等)
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三，涉及的概念 (1)观察因素: 观测变量 (2)影响因素：
上述统计量一般十分相近 Pillai最保守，也较稳健，常用
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应用举例
不同类型地区的居民收入和教育差异分析 பைடு நூலகம்多元单因素方差分析 •总体有差异，单个无差异 •通过Options进行直观比较
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2020/1/11
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SPSS调用程序： Analyze - General Linear Model -
Univariate
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Part Seven 3 协方差分析
(1)目的:将无法或很难控制的因素作为协 变量,在排除协变量影响的条件下更精确 地分析控制变量对观察变量的影响.
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(2)基本思路:
Sum of Squares
df
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理，并通过一个具体研究案例的介绍使IDC同事们能对此项技术有一定了解。
结构方程式中包括了主要的分析方法，在IDC 公司中较为常见的是利用SPSS软件进行相关数字变量分析。
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。
spss学习第9章课件
9.1 SPSS在因子分析中的应用
均值
标准差
N
食品
39.4750
2.29705
8
衣着
6.4875
.86592
8
家庭设备用品及服
7.9125
2.87772
8
务
医疗保健
6.3625
1.54729
8
交通和通信
8.1750
2.61302
8
文化娱乐服务
14.4750
2.30016
8
居住
12.1625
●不加权最小二乘法：
● 加权最小二乘法；
● 极大似然法：
● 主轴因子提取法：
● α因子提取法：
● 映象因子提取法：
spss学习第9章
9.1 SPSS在因子分析中的应用
② 【分析】栏输出分析矩阵： ● 相关系数矩阵，系统默认项： ● 协方差矩阵： ③ 【输出】栏输出与因子提取有关的选项： ● 输出未经旋转的因子提取结果。此项为系统默认的输出方式； ●输出因子的碎石图：它显示了按特征值大小排列的因子序号。 它有助于确定保留多少个因子。典型的碎石图会有一个明显的拐 点，在该点之前是与大因子连接的陡峭的折线，之后是与小因子 相连的缓坡折线。
9.1 SPSS在因子分析中的应用
（3）因子分析的总方差解释
接着Spss软件计算得到相关系数矩阵的特征值、方差贡献率 及累计方差贡献率结果如表9-4所示。在表9-4中，第一列是因子 编号，以后三列组成一组，组中数据项的含义依次是特征根、方 差贡献率和累计贡献率。
第一组数据项（第二至第四列）描述了初始因子解的情况。 可以看到，第一个因子的特征根值为4.316，解释了原有8个变量 总方差的53.947％。前三个因子的累计方差贡献率为94.196％， 并且只有它们的取值大于1。说明前3个公因子基本包含了全部变 量的主要信息，因此选前3个因子为主因子即可。
SPSS第9章课件
SPSS第9章
• 单独一所学校时的情况 • yi=α+β1standlrti+εi • 其中下标i代表第i个学生。在单独考虑这一
• 下面我们来观察更多的数据，图3.3是前10所学校各自的 回归线，从中我们可以看到除了截距以外，各回归线的斜 率间也不尽相同。也就是说，成绩在学校间的聚集性除了 表现为成绩的平均水平不同外，还表现在不同学校中成绩 的离散度上！斜率高的学校其16岁成绩离散度较高，斜率 低的则成绩比较集中。同上，模型将被继续扩展如下：
可见和普通的线型模型相比，混合线性模型主要 是对原先的随机误差进行了更加精细的分解。但 正因如此，该模型就可以正确估计并分析数据在 高水平单位内聚集的问题，同时可以为研究者提 供更加丰富的信息。
SPSS第9章
1.2 混合效应模型的用途
• 1．对固定效应参数进行更准确的估计
– 由于在模型的设置上就考虑到了数据的聚集性 问题，并采用了相应的迭代方法加以拟合，混 合效应模型可以获得回归系数的有效估计，并 且可以提供正确的标准误，从而假设检验的结 果也更加准确。
• 即我们可以准确的推断是哪些因素对应变 量的均数有影响，却无法分析是哪些因素 对应变量的变异程度有影响。这一问题现 在越来越受到重视，已成为统计理论的一 个重要发展方向。
SPSS第9章
混合效应模型
• 混合效应模型是八十年代初针对资料的层次结构而 发展起来的一类模型，它充分考虑到了数据聚集性 的问题，可以在数据存在聚集性的时候对影响因素 进行正确的估计和假设检验。
结构方程模型
⑥ 重视多重统计指标的运 用。
7.SEM的样本规模 ① 资料符合常态、无遗漏值
及例外值(Bentler & Chou, 1987)下，样本比例最小为 估计参数的5倍、10倍则 更为适当。 ② 当原始资料违反常态性假 设时，样本比例应提升为 估计参数的15倍。 ③ 以最大似然法（Maximum
02 基本
原1.理模型构建——变量
① 观测变量：能够观测到的变量（路径图中以长方形表示）。 ② 潜在变量：难以直接观测到的抽象概念，由测量变量推估出
来的变量（路径图中以椭圆形表示）。 ③ 内生变量：模型总会受到任何一个其他变量影响的变量（因
变量；路径图会受到任何一个其他变量以单箭头指涉的变量。 ④ 外生变量：模型中不受任何其他变量影响但影响其他变量的
代理：Multivariate Software
④Mplus
设计：BengtMuthén和Linda
01 概念
介绍
6.SEM的技术特性
① 具有理论先验性。
② 同时处理因素的测量关 系和因素之间的结构关 系。
③ 以协方差矩阵的运用为 核心。
④ 适用于大样本分析（样 本数<100，分析不稳定； 一般要>200）。
② 圆或椭圆表示潜在变量；
③ 小的圆或椭圆，或无任何框，表示方程或测量的误差：
单向箭头指向指标或观测变量，表示测量误差；
单向箭头指向因子或潜在变量，表示内生变量未能被外生
潜在变量解释的部分，是方程的误差；
④ 单向箭头连接的两个变量表示假定有因果关系，箭头由原
02 基本
原1.理模型构建——路径图
（2）路径系数 路径分析模型的回归系数，用来衡量变量之间影响程度或变量 的效应大小（标准化系数、非标准化系数）。 分为反映外生变量影响内生变量的路径系数和反映内生变量影 响内生变量的路径系数 路径系数的下标：第一部分所指向的结果变量，第二部分表示 原因变量。
spssau 结构方程模型
结构方程模型出现问题如何办？目录1结构方程模型SEM的拟合指标 (1)2 解决办法1：梳理建模流程（因子分析） (3)3 解决办法2：调整模型(MI指数调整和手工调整) (3)3 解决办法3：换用模型（路径分析或线性回归） (4)结构方程模型SEM是一种多元数据分析方法，其包括测量模型和结构模型，类似如下图：上图中红框即为测量模型，Factor1是A1~A4共4项表示；类似还有Factor2，Factor3和Factor4。
而结构模型是指影响关系情况，比如模型中Factor1和Factor2影响Factor3；Factor3影响Factor4。
如果说只研究测量模型，那么通常是指验证性因子分析CFA；如果说只研究结构模型，则称作路径分析path analysis。
验证性因子分析和路径分析均是结构方程模型的特殊形式。
结构方程模型由测量模型和结构模型构成，如果进行结构方程模型构建时想达到良好的模型效果。
那么就需要保证测量模型和结构模型均有着良好的拟合性，否则最终结构方程模型拟合效果都不会太好。
同时，结构方程模型有着非常多的拟合指标，比如卡方自由度比，RMSEA,CFA,RMR等几十种，但在实际研究中会发现基本上很难所有指标均达标，而且很多指标都不达标。
那怎么办呢？接下来针对结构方程模型的拟合指标、拟合效果不好时的3种解决办法等分别进行说明，期许得到最佳模型。
结构方程模型SEM的拟合指标结构方程模型拟合时，会有非常多的指标。
SPSSAU默认提供常用的15类指标，说明如下：在已有文献中，还会出现各类拟合指标，但基本上都是上述拟合指标的一种变型而已。
一般来说，模型拟合效果越好，各类指标越容易达标，但即使模型已经拟合非常好，也不能保证所有的参数均在标准范围内。
为什么会出现这种情况呢，比如卡方自由度值使用较多，但是该指标容易受到样本量的影响，样本量越大时，该指标越可能更小，有的指标在标准范围内，那么对应有的指标就可能不在标准范围内，没有一个指标可以完全性地确定模型的好或坏。
结构方程模型spss实验报告总结
结构方程模型spss实验报告总结
结构方程模型（SEM）是一种常用的统计分析方法，它可以用于探究变量之间的因果关系、验证理论模型等。
本实验旨在使用SPSS软件进行SEM分析，通过对数据的建模和结果的解释，深入分析变量间的关系和影响，为实际问题提供参考和帮助。
本次实验的数据来自某个公司的员工调查，样本量为200人，包括诸如年龄、性别、工作经验、工作满意度、职业发展、工作绩效等变量。
首先，我们使用SPSS的数据导入和清洗功能，对数据进行初步处理，包括删除重复记录、缺失值处理、离群值处理等。
然后，我们运用SPSS的SEM功能，构建出一个基于理论的结构方程模型，并运用模型拟合指标（如χ2检验、GFI、AGFI、RMSEA等）进行模型拟合度的检验。
在模型构建及拟合度检验过程中，我们注意到一些细节问题，例如变量的测量尺度、路径系数的设定、充分考虑多个模型之间的比较等。
最后，根据SEM模型的分析结果，我们对该公司员工调查做出了一些有参考价值的结论。
例如，在该公司中，职业发展、工作经验和年龄等因素对工作绩效具有显著的正向影响；同时，工作满意度与工作绩效呈正相关关系，但影响不明显；另外，员工的性别与工作满意度似乎没有关联。
这些结论可以为企业提供一些重要的指示，帮助企业更好地管理员工、提高工作效率和工作质量。
总之，本次实验通过使用SPSS实现了结构方程模型的分析，深入探讨了变量之间的关系和影响，为实际问题提供了有力的支持和帮助。
同时，本次实验还展示了SPSS作为一种强大的数据分析工具的能力和优势，这也为今后更深入的研究提供了基础。
结构方程模型及其在应用统计学中的应用与解读
结构方程模型及其在应用统计学中的应用与解读在应用统计学中，结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种重要的分析方法，它不仅可以用于测量和分析变量间的关系，还可以评估模型的适配度、估计参数值并进行假设检验。
本文将介绍结构方程模型的基本概念、应用领域以及对结果的解读。
一、结构方程模型的基本概念结构方程模型是一种多变量统计分析方法，它旨在探究变量之间的因果关系模型。
结构方程模型由测量模型和结构模型组成，其中测量模型用于描述观测变量与潜在变量之间的关系，而结构模型用于描述潜在变量之间的因果关系。
在结构方程模型中，观测变量与潜在变量通过因子载荷（factor loading）相连，因子载荷表示观测变量与潜在变量之间的线性关系强度。
另外，结构方程模型还包括误差项（error term），用于表示未被模型解释的随机误差。
二、结构方程模型的应用领域结构方程模型在应用统计学中具有广泛的应用领域，以下为几个常见的应用领域：1. 教育领域：结构方程模型可用于研究学生学习动机与学业成绩之间的关系、教学方法对学生学习效果的影响等。
2. 社会科学：结构方程模型可用于研究社会调查数据中的变量关系，如犯罪率与社会经济因素的关系、健康与幸福感之间的关系等。
3. 经济学：结构方程模型可用于研究经济学领域中的变量关系，如经济增长与通货膨胀率之间的关系、收入与消费之间的关系等。
4. 心理学：结构方程模型可用于研究心理学中的变量关系，如个体人格特质与行为之间的关系、心理健康与生活满意度之间的关系等。
三、结构方程模型结果的解读在进行结构方程模型的估计后，需要对结果进行解读，以理解变量之间的关系。
以下是对结构方程模型结果进行解读的一般步骤：1. 模型适配度检验：通过计算适配度指标（如χ²检验、RMSEA、CFI等），评估模型与实际数据的拟合程度。
适配度指标越接近理想值（如χ²检验中的p>0.05、RMSEA<0.05、CFI>0.90），表示模型与实际数据的拟合程度越好。
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。
结构方程模型课件
传统的统计建模分析方法不能有效处理潜变量，
而结构方程模型能同时处理潜ห้องสมุดไป่ตู้量和显变量（指
标）。传统的线性回归分析不允许有多个因变量
存在测量误差，假设自变量是没有误差的，结构
结构方程模型
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3.结构方程的基本原理？
一、结构方程模型的原理 结构方程模型的基本思路是:
首先，根据已有理论和知识，经推理和假设形成一个关于一组变量之 间相互关系的模型；
（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。
结构方程模型
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3.结构方程的基本原理？
结构方程模型在形式上是反映隐变量和显变量 关系的一组方程，一般来讲由两类矩阵方程构成：
（1）测量方程（Measurement Equation）
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：
结构方程模型
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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。
（2）特定的方法可能需要很大的样本含量；
（3）需要满足多变量正态分布的假设；
(4) 很少用于预测的应用；
（5）完全掌握结构方程需要基础知识、练习和努 力；
（6）很多问题还没有很结构方好程模的型 答案和可以遵循的指
结构方程模型讲义_图文
何时能说X引起Y？
X时间在先。（纵向设计） 明确说明因果方向，比如不可逆，或者循环。 （同时测
量设计） 常识、理论、经验研究的成果都可以成为说明的线索。 难以说明怎么办？ X与Y之间的关系不因引进第三变量而消失 （统计控制） 。
结构方程模型的结构
结构方程模型可以分为测量方程（ measurement）和结构方程（structural equation）两部分
插入新变量
点击Data菜单Insert Variables选项，打开对话框 点击OK键，在光标的左边，一个新变量就被插入到数据文件中 点击Data菜单Define Variables选项激活Define Variables对话框 选中刚才插入的变量 点击Rename键，键入新的变量名 点击OK键回到Define Variables对话框 点击Define Variables对话框中的OK键得到PSF窗口 点击File菜单上Save as选项，在“文件名”字符区键入新的文件名 这样，一个新变量被插入到原有的数据集中并存储为新的文件名
Factor Loading
三个因子与各变量之间的相关系数，称为因子 载荷量（loading）
系数绝对值越大，与相应因子的相关强度越强 。
因子旋转
因子旋转：用一个正交阵右乘已经得到的因子载荷阵（由线性代 数可知，一次正交变化对应坐标系的一次旋转），使旋转后的因 子载荷阵结构简化。
SPSSAU_问卷研究_结构方程模型SEM
SPSS分析SPSS教程SPSSAU 结构方程模型SEM模型Structural Equation Modeling 网页在线SPSS结构方程模型SEMContents1背景 (3)2理论 (3)3操作 (5)4 SPSSAU输出结果 (7)5文字分析 (7)6剖析 (11)结构方程模型SEM是一种多元数据分析方法，其可用于研究多个潜变量之间的影响关系情况。
结构方程模型共包括两部分结构，分别是测量关系和影响关系。
比如下面这个结构方程模型，其包括四个潜变量，分别是Factor1感知质量、Factor2感知价值、Factor3顾客满意和Factor4顾客忠诚。
从测量关系来看：Factor1感知质量由A1~A4共4项测量；Factor2感知价值由B1~B3共3项测量；Factor3顾客满意由C1~C3共3项测量；Factor4顾客忠诚由D1~D2共2项测量。
从影响关系来看：Factor1和Factor2对于Factor3产生影响关系；Factor3对Factor4产生影响关系。
类似上述，如果研究中包括测量关系和影响关系时，此类研究均可称作结构方程模型。
当然研究者的重心在于研究影响关系，并且进行假设验证等；测量关系并不在重点关注范围，但是测量关系的质量会对模型拟合情况产生很大的影响，因此研究者需要首先保证测量关系的质量情况。
特别提示：结构方程模型SEM包括测量关系和影响关系；如果仅包括影响关系，此时称作路径分析（Path analysis，有时也称通径分析）。
结构方程模型SEM对于测量关系和影响关系均有很高的要求；尤其是对于测量关系，因此研究前一定需要先保障测量关系有着高质量，通常需要进行探索性因子分析和验证性因子分析，均保证测量关系无误之后，再进行结构方程模型构建。
由于结构方程模型SEM对于样本量要求较高(通常200以上)，以及测量关系，影响关系均有着很高的要求。
因此有时会出现无论如何，结构方程模型SEM拟合效果均不理想，此时建议可将模型简化折分，也或者使用路径分析进行研究，如果路径分析也不理想，最终可考虑使用线性回归分析进行研究。
★结构方程模型要点
★结构方程模型要点一、结构方程模型的模型构成1、变量观测变量：能够观测到的变量(路径图中以长方形表示)潜在变量：难以直接观测到的抽象概念，由观测变量推估出来的变量（路径图中以椭圆形表示）内生变量：模型总会受到任何一个其他变量影响的变量（因变量；路径图会受外生变量：模型中不受任何其他变量影响但影响其他变量的变量（自变量；路中介变量：当内生变量同时做因变量和自变量时，表示该变量不仅被其他变量影响，还可能对其他变量产生影响。
内生潜在变量：潜变量作为内生变量内生观测变量：内生潜在变量的观测变量外生潜在变量：潜变量作为外生变量外生观测变量：外生潜在变量的观测变量中介潜变量：潜变量作为中介变量中介观测变量：中介潜在变量的观测变量2、参数（“未知”和“估计”）潜在变量自身：总体的平均数或方差变量之间关系：因素载荷，路径系数，协方差参数类型：自由参数、固定参数自由参数：参数大小必须通过统计程序加以估计固定参数：模型拟合过程中无须估计（1）为潜在变量设定的测量尺度①将潜在变量下的各观测变量的残差项方差设置为1②将潜在变量下的各观测变量的因子负荷固定为1（2）为提高模型识别度人为设定限定参数：多样本间比较（半自由参数）3、路径图（1）含义：路径分析的最有用的一个工具，用图形形式表示变量之间的各种线性关系，包括直接的和间接的关系。
（2）常用记号：①矩形框表示观测变量②圆或椭圆表示潜在变量③小的圆或椭圆，或无任何框，表示方程或测量的误差单向箭头指向指标或观测变量，表示测量误差单向箭头指向因子或潜在变量，表示内生变量未能被外生潜在变量解释的部分，是方程的误差④单向箭头连接的两个变量表示假定有因果关系，箭头由原因（外生）变量指向结果（内生）变量⑤两个变量之间连线的两端都有箭头，表示它们之间互为因果⑥弧形双箭头表示假定两个变量之间没有结构关系，但有相关关系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（3）路径系数含义：路径分析模型的回归系数，用来衡量变量之间影响程度或变量的效应大小（标准化系数、非标准化系数）类型：①反映外生变量影响内生变量的路径系数②反映内生变量影响内生变量的路径系数路径系数的下标：第一部分所指向的结果变量第二部分表示原因变量（4）效应分解①直接效应：原因变量（外生或内生变量）对结果变量（内生变量）的直接影响，大小等于原因变量到结果变量的路径系数②间接效应：原因变量通过一个或多个中介变量对结果变量所产生的影响，大小为所有从原因变量出发，通过所有中介变量结束于结果变量的路径系数乘积③总效应：原因变量对结果变量的效应总和总效应=直接效应+间接效应4、矩阵方程式（1）和（2）是测量模型方程，（3）是结构模型方程 测量模型：反映潜在变量和观测变量之间的关系 结构模型：反映潜在变量之间因果关系 5x x ξδ=∧+ （1）y y ηε=∧+ （2） B ηηξζ=+Γ+ （3）三、模型修正1、参考标准模型所得结果是适当的；所得模型的实际意义、模型变量间的实际意义和所得参数与实际假设的关系是合理的；参考多个不同的整体拟合指数；2、修正原则①省俭原则两个模型拟合度差别不大的情况下，应取两个模型中较简单的模型；拟合度差别很大，应采取拟合更好的模型，暂不考虑模型的简洁性；最后采用的模型应是用较少参数但符合实际意义，且能较好拟合数据的模型。
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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 1
模型假设
在进行模型估计之前，要先根据理论分析或以往研究成果 来设定初始理论模型。
测量模式是指实际观察值与其背后的潜在特质间的关系； 结构模式是指因素与因素间的关系，潜变量间的函数关系。
典型的结构方程模型如下：
Error/Uniqueness Measured ariable 测量误差 测量变量 Exogenous latent Variable 外生潜变量 Endogenous latent Variable 外生潜变量
结构方程模型的优点
（3）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的结构关系往 往是分开处理的——对因素先进行测量，评估概念的信度与效度， 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，则允许将因素测量与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经分析等统计推理中。
模型评价
评价指标 卡方值 非集中化参数NCP 拟合优度指数GFI 绝对拟合评价 标准化均方根残余 SRMR 期望复核效度指标 AGFI 指 标 调整后的拟合指数 AGFI 绝对拟合评价 不规范拟合指数 NNFI 增值拟合指数IFI 简效规范拟合指数 PNFI 绝对拟合评价 Akaike 信息标准化 AIC 规范卡方Normed Chi-Square 均方根残余RMR 近似误差的均方根 RMSEA 规范拟合指数NFI 比较拟合指数CFI 相对拟合指数RFI
第9章 结构方程模型
第9章 结构方程模型
本章学习目标
理解结构方程分析的基本思想与原理 了解结构方程模型分析方法的优点
应用SPSS软件中的AMOS插件进行结构方程模
拟的操作 掌握实验结果的分析与利用 了解结构方程模型在经济管理数据分析中的应用
实验一 结构方程模型
实验目的
明确结构方程分析有关的概念 熟练掌握结构方程模型构建的过程 能用SPSS软件中的AMOS插件进行结构方程模拟及检验 培养运用结构方程分析方法解决身边实际问题的能力
准备知识 结构方程模型中常用概念
测量变量：也叫观察变量或显示变量，是直接可以测量的指标。 潜变量：其测量是通过一个或几个可观察指标来间接完成的。
第9章 结构方程模型
结构方程模型（Structure Equation Modeling, SEM） 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方法，其实质是一种广义的一般 线性模型。与传统的线性回归模型不同，结构方程模型 允许研究人员能够同时检验一批回归方程，而且这些回 归方程在模型形式、变量设置、方程假设等方面也与传 统回归迥然不同，因此，其适用范围也比传统回归分析 更为多元化。
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。
主成分分析的基本思想
它通过对原始变量相关矩阵或协方差矩阵内部结构关系的 研究，利用原始变量的线性组合形成几个综合指标(主成分)， 在保留原始变量主要信息的前提下起到降维与简化问题的作用 ，使得在研究复杂问题时更容易抓住主要矛盾。
结构方程模型的优点
（4）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。
结构方程模型既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 自变量之间存在多重共线性关系。
结构方程模型的优点
（2）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 同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。
结构方程模型的优点
（1）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 接观测的，不存在观测误差。但是对于管理学等社会科学领域的很 多研究课题来说，模型所涉及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解释性。
Factor1
Factor3
Factor2
Measurement model 测量模式
Structural Mode 结构模式
结构方程模型代码含义
结构方程构建步骤 2
模型识别
确定所设定的模型是否能够对其估计求解。，如果模型是 可识別的，表示理论上模型中的每一个参数都可以估计出唯一 的一个估计值。 模型识别结果包括不能识别(Under-Identified)、适度识别 (just-Identified)及过度识别(Over-Identified)三种。
模型识别
模型识别
自由参数：未知并需要估计的参数。 固定参数：不自由的并固定于设定值的参数。如在测量模型中，或 者将每个潜在变量标识的因子负荷之一设定为1，或将该潜在变量 的方差设定为1；对于结构方程，一些通径系数应该被设定为0，这 意味着被设定为无影响作用。 限制参数，那些未知的，但被规定相等于另一个或另一项参数值的 参数。 通过固定或限制一些参数，自由参数的数目就可以减少，原来不能 识别的模型有可以变为可以识别模型。