路径分析
路径分析报告
路径分析报告1. 概述本文档旨在对路径分析进行详细说明和分析。
路径分析是一种用于分析和优化路径的技术，广泛应用于交通、物流、网络等领域。
通过对路径进行分析，可以帮助我们更好地理解和优化路径规划。
2. 路径分析的定义路径分析是指对给定的起点和终点之间所有可能的路径进行分析和比较，以找到最佳的路径或者根据一定的目标进行路径优化。
路径分析通常包括以下几个方面：•路径搜索：根据起点和终点，在给定的路径网络中搜索所有可能的路径。
•路径评估：根据一定的评估指标，对搜索到的路径进行评估和比较。
•路径选择：选择最佳的路径或者根据特定目标进行路径选择。
•路径优化：对已选定的路径进行进一步优化，使其更加符合实际需求或者达到特定的目标。
3. 路径分析的应用路径分析在许多领域都有广泛的应用，下面以几个具体的应用场景进行说明：3.1 交通路径规划交通路径规划是路径分析的一个重要应用，主要用于帮助司机或者导航系统找到最短或最快的驾车路径。
通过分析不同的道路网络和交通状况，路径分析可以帮助我们避开拥堵路段，选择最佳的路径，并根据实时交通情况进行动态调整。
3.2 物流路径优化在物流领域，路径分析可以帮助我们优化货物的运输路径，降低物流成本和时间。
通过分析不同的运输方式、仓库位置和配送路线，路径分析可以帮助我们选择最佳的物流路径，提高物流效率和客户满意度。
3.3 网络路径分析在计算机网络领域，路径分析可以帮助我们分析和优化网络路径，提高网络的传输效率和稳定性。
通过分析网络拓扑结构和各个节点之间的连接状况，路径分析可以帮助我们选择最佳的数据传输路径，减少网络延迟和丢包率。
4. 路径分析的算法路径分析的核心是路径搜索和路径评估算法。
下面介绍几种常用的路径分析算法：4.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是一种用于计算带权有向图中最短路径的算法。
该算法从起点出发，依次计算到达各个顶点的最短路径，并逐步扩展路径长度。
通过动态更新到达各个顶点的最短路径，最终得到起点到终点的最短路径。
路径分析总结(通用8篇)
路径分析总结第1篇为了进一步规范临床诊疗流程，提高医疗质量，保障医疗安全，为患者提供安全、有效、方便、价廉的医疗服务，为人民群众健康事业作出更大的贡献。
结合本院实际情况，心病科开展了临床路径工作，通过心悸的临床路径进行了实践，取得了一些成绩和经验，总结汇报如下：一、工作开展情况及成效1.建立评价小组，健全工作制度。
科室成立临床路径工作实施小组，科主任、护士长担任组长，医疗、护理人员为小组成员，明确各级各类人员职责，科室成立临床路径管理员，负责本专业相关病种临床路径的实施和相关资料填写、收集、整理工作，并参与临床路径实施效果评估与分析。
2、加强学习，建立有效的工作协调机制：临床路径管理委员会组织科室医务人员学习相关文件，熟悉试点方案及相关要求。
3.建立合理、有效的激励机制，将临床路径工作和绩效考核挂钩，通过绩效考评，鼓励、促进科室临床路径工作的开展。
4.实施效果评价及分析：临床路径办公室对实施临床路径的试点病种相关指标进行收集、整理，建立试点文件及相关材料档案，对中途退出路径的病例，科室自行组织病例讨论，分析退出路径原因及存在问题。
对成功实施的病例，科室通过分析治疗过程、住院天数、总体费用对比情况、患者满意度及认可度等指标实施效果评价。
科室作出资料收集、整理、评价分析及改进。
20xx年我们共有96例进入路径，有32例因变异退出本路径，通过心悸的临床路径工作的开展，规范了医护人员的医疗行为，提高了整体医疗质量，减少了不合理的检查、治疗、用药，降低了总体治疗费用，3000元/人，缩短了平均住院天数，18天/次。
二、存在问题及持续改进措施试点科室开始时对临床路径不够熟悉，开展较困难，所开展的病种例数少，运行过程中存不足之处：1、各种资料信息填写不完善。
2、个别医生未严格按路径开医嘱。
3、个别护士责任心不够强，在记录护理临床路径表单时有漏填项目现象。
临床路径评价小组根据以上存在的问题：已组织相关科室主任护士长进行沟通，并进行整改。
路径分析
只有单向的直线箭头，且误差之间没有弧线箭头联系
路径图
非递归模型
有直接或间接的循环直线箭头，或误差之间存在弧线箭头
变量之间的关系需要根据已有的理论或经验进行设定，一般用路径图来表示设定好的模 型形式。路径图指出了变量之间因果关系的方向和性质，可以很容易的识别模型的类型，
也很容易由图写出模型的具体形式。
二、为什么要使用路径分析
通常的回归分析有些不足，例如：
1.只能包含一个因变量
2.不能分析间接变量路径来自析的优点：1.能处理多个因变量和中介变量的问题、处理一些变量互为因果的问题
2.通过相关系数衡量变量间的相关程度、通过路径系数确定变量间的因果关系。
3.不仅能说明变量间的直接效应，而且能说明变量间的间接效应
未析效应
模型设定
• 研究者根据前期研究的结果，或者专业背景知识来设定初始的理论模型。
该模型应当包括各种可能的路径，并一般会以一张路径图的形式被绘制出
来，以便能够帮助研究者较好地理清各种关系。
参数估计
• 对模型中的参数加以估计，如果模型设定有误，则可能会导致整个模型无
法被估计（无解或无唯一解），此时应当对模型加以修正，直至得到初步
未分解效应：是指一个外生变量与一个内生变量的相关系数中，除去直接或间接
的因果效应以后剩下的部分，是由于相关的外生变量对该内生变量的 影响引起的。
路径系数
路径系数：即因果模型的回归系数，用来衡量变量之间的影响程度或变量的效应大小， 分为标准化系数与非标准化系数，一般指的是标准化系数，可以在同一模 型中进行不同系数的对比，标准化系数的绝对值越大，说明影响作用越大。 自变量和因变量（就具体方程而言） 外生变量x和内生变量y（就整个模型而言） 路径系数的种类： 由外生变量影响内生变量的路径系数（ϒ） 由内生变量到内生变量的路径系数（β）
的名词解释路径分析
的名词解释路径分析名词解释：路径分析路径分析是一种统计分析方法，用于研究多个变量之间的因果关系。
它的基本思想是通过构建一个关系模型来分析变量之间的直接和间接影响路径。
路径分析广泛应用于社会科学、心理学、教育学等领域，帮助研究者深入理解变量之间的关联，并揭示潜在机制和影响路径。
路径分析方法起源于20世纪初的社会学研究，后逐渐发展成为一种统计技术。
它与传统的回归分析不同，回归分析只能测量变量之间的直接关系，而路径分析则可揭示变量之间的直接和间接影响路径，允许研究者考虑多层次的影响因素。
路径分析的基本模型是路径图。
路径图通过连接变量之间的箭头表示因果关系，箭头的方向表示因果关系的方向性。
在路径图中，变量被表示为椭圆或矩形，箭头表示变量之间的关联关系。
通过路径图，研究者可以直观地了解各个变量之间的关系，有助于理清变量之间的影响路径。
路径分析的核心是路径系数。
路径系数代表了变量之间的直接和间接效应强度，是路径分析的重要输出结果。
路径系数可以帮助研究者判断变量之间的关系是正向还是负向，以及强度的大小。
通过路径系数，研究者能够深入了解变量之间的复杂关联，揭示潜在机制和影响路径。
路径分析的实施包括三个步骤：模型设定、参数估计和模型检验。
首先，研究者需要设计一个理论模型，并确定变量之间的关系假设。
其次，通过最大似然估计或最小二乘估计等方法，对模型中的路径系数进行估计。
最后，通过检验路径系数的显著性，判断模型的拟合程度和因果关系的有效性。
路径分析方法的优势在于能够同时考虑多个变量之间的关系，揭示复杂的因果机制。
它可以帮助研究者深入理解变量之间的关联，并为实证研究提供有力的工具。
此外，路径分析方法还具有较强的可解释性，能够从理论层面解释变量之间的关系。
然而，路径分析方法也存在一些限制。
路径分析不能证明因果关系的存在，只能通过推测和理论假设来揭示变量之间的关联。
此外，在模型设定过程中需要考虑到变量之间的共线性和遗漏变量等问题，否则可能导致估计结果的偏差。
路径分析
二、为什么要使用路径分析
通常的回归分析有些不足，例如：
1.只能包含一个因变量
2.不能分析间接变量
路径分析的优点：
1.能处理多个因变量和中介变量的问题、处理一些变量互为因果的问题
2.通过相关系数衡量变量间的相关程度、通过路径系数确定变量间的因果关系。
3.不仅能说明变量间的直接效应，而且能说明变量间的间接效应
未分解效应：是指一个外生变量与一个内生变量的相关系数中，除去直接或间接
的因果效应以后剩下的部分，是由于相关的外生变量对该内生变量的 影响引起的。
路径系数
路径系数：即因果模型的回归系数，用来衡量变量之间的影响程度或变量的效应大小， 分为标准化系数与非标准化系数，一般指的是标准化系数，可以在同一模 型中进行不同系数的对比，标准化系数的绝对值越大，说明影响作用越大。 自变量和因变量（就具体方程而言） 外生变量x和内生变量y（就整个模型而言） 路径系数的种类： 由外生变量影响内生变量的路径系数（ϒ） 由内生变量到内生变量的路径系数（β）
只有单向的直线箭头，且误差之间没有弧线箭头联系
路径图
非递归模型
有直接或间接的循环直线箭头，或误差之间存在弧线箭头
变量之间的关系需要根据已有的理论或经验进行设定，一般用路径图来表示设定好的模 型形式。路径图指出了变量之间因果关系的方向和性质，可以很容易的识别模型的类型，
也很容易由图写出模型的具体形式。
的估计值。
模型的评价和修正
评价可以从三方面进行：
（1）检验参数的显著性 （2）用拟合指数对模型做整体的评价
检验参数与0是否有显著性差异 t统计量
（3）计算测定系数，评价方程对数据的解释能力
方程的测定系数：检验该方程对数据的拟合程度 因果模型的测定系数：评价整个因果模型的总测定系数
论文写作中的路径分析
论文写作中的路径分析一、引言论文写作是大学生必备的一项重要技能，而路径分析则是论文写作过程中的一种有效方法。
本文将介绍路径分析在论文写作中的应用，并分析它对提高论文质量的重要性。
二、路径分析的概念与作用路径分析是一种通过构建图表或模型，分析研究对象的关系和影响程度的方法。
在论文写作中，路径分析可以帮助作者更好地理清研究思路，深入挖掘论文的核心问题，并直观地展现研究对象之间的关系。
通过路径分析，论文作者能够清晰地了解关键因素对研究结果的影响，并有针对性地对论文进行优化与改进。
三、路径分析在论文引言中的应用1. 提出研究问题通过路径分析，研究者可以分析调查对象与研究问题之间存在的关系，并针对性地提出研究问题。
这样能够使论文的引言更为精准，使读者对论文内容产生更浓厚的兴趣。
2. 介绍研究背景在引言部分，路径分析可以用来解释和分析研究背景与问题之间的路径关系。
通过研究背景，读者可以更好地了解该研究领域的历史、现状和前沿，进而认可论文的重要性和创新之处。
四、路径分析在论文方法和设计中的应用1. 构建研究模型路径分析在论文的方法和设计部分发挥重要作用。
在这一部分，作者可以通过路径分析构建研究模型，明确研究变量之间的关系和路径。
这有助于研究者更好地展示研究思路和方法，提高研究的可信度和可重复性。
2. 描述数据收集过程路径分析可以用来描述数据收集的路径和流程。
作者可以详细介绍样本的选择、问卷设计、数据收集方法等，使读者对研究的数据源和可靠性有更清晰的认识。
五、路径分析在论文结果和讨论中的应用1. 解读研究结果通过路径分析，可以清晰地展现研究变量之间的路径和关系，有助于解读研究结果。
作者可以针对路径分析的结果进行逐步解释，从而使读者更好地理解研究结论。
2. 探讨研究意义和局限性利用路径分析，作者可以深入探讨研究结果的意义和局限性。
通过分析路径的长度和强度，作者可以对研究结果的可靠性和普适性进行评估，并指出进一步研究的方向和改进方法。
路径分析
路径分析路径分析是一种在物理、计算机科学、工程学等领域中常用的技术和方法。
它可以帮助我们理解和解决问题，优化系统和流程，并提供有效的决策支持。
路径分析涉及到对路径的研究和分析。
路径可以是具体的物理路径，也可以是抽象的逻辑路径。
在物理路径分析中，我们通常关注的是物体、人员或信息在空间中的移动轨迹。
而在逻辑路径分析中，我们研究的是实体、事件或思维的发展脉络。
路径分析的目的是通过对路径的观察和分析，揭示出隐藏在其中的规律和问题。
通过分析路径，我们可以了解到物体或信息的流动方式、走向和速度。
这样可以帮助我们找出可能的瓶颈和优化空间，改进系统的性能和效率。
在计算机科学中，路径分析是一种常用的技术。
例如，对于一个软件系统，我们可以通过路径分析来找出代码执行的所有路径，从而检测潜在的错误和漏洞。
对于一个网站，我们可以通过路径分析来了解用户在网站上的点击和流量分布，优化用户体验和网站结构。
在工程学中，路径分析也是一个重要的技术。
例如，在交通规划中，我们可以通过路径分析来了解车辆的行进路径和拥堵情况，优化交通流动和道路规划。
在供应链管理中，我们可以通过路径分析来了解产品的运输路径和时间，优化物流和库存控制。
此外，路径分析还被广泛应用于市场营销和商业决策中。
通过分析消费者的购物路径和行为，我们可以了解到消费者的偏好和需求，从而优化产品定位和推广策略。
通过分析竞争对手的发展路径和策略，我们可以抓住市场机会，制定竞争策略。
总之，路径分析是一种重要的技术和方法，它可以帮助我们理解和解决问题，优化系统和流程，并提供有效的决策支持。
无论是在物理、计算机科学、工程学还是在市场营销中，路径分析都能发挥重要的作用。
通过研究路径，我们可以发现问题并提供解决方案，从而不断改进和创新。
第八讲路径分析
由于不知X1与X2的因果方向，不能求出X1对X3或X2对X3的间接效果， 因而不能算出每者对X的总因果效应（即E）。但是，可对每对变量的 相关关系进行分解： 直接效果
r21 r21 r31 P31 r32 P32
P32 r21 P31r21
与其他因素相关引致之部分
同理可以分析四个以上变量的模式。如在收入分配例子中 要添加经济增长的变动（X4），则可成立部分含蓄单向模 型如下： X1
三、完整单向模型
1、基本概念与图示 完整单向模型，是指在 变量的因果关系中所有因果 路径都存在。 完整单向路径模型图式： 如个人的职业成就（X3） 受教育水平（X2）和父亲的 职业成就（X1）所影响。 图3就是一个完整单向 模型。
X1
P31
X3 P32
P21 X2
ห้องสมุดไป่ตู้
P2b
eb
P2a
ea
图3
2、路径系数的估计
1、因果模型的解释力 相对于X2的剩余效应是0.87，其平方值是0.76，表 示尚有76%的剩余误差是未被解释的（即只有24%的误 差是由X1所解释的）。同理，X3尚有72%的剩余误差是 未被解释的（即只有28%的误差是受X1与X2所共同解 释）。 由此可见，所建立的因果模型的的解释能力颇弱， 需要在将来的研究中引进其他变量。 2、总因果效应分析 指每一个变量Xi对另一个变量Xj的全部影响，包括直 接效应（即P）与间接效应（即路径上各个P值的乘积）。 全部因果效应的简写是E，表示X变化时所引起的X 的全 部变化。由图3的数值可算出：
是未知数 ，但有三个方程式，可以用代数方法推算出这三个未知数。正 规方程式的数目与未知数的数目相同的情况，在路径分析中成为确认模 型（可识别模型）（just-identified model）。
路径分析2篇
路径分析2篇第一篇：路径分析的概念与意义路径分析是一种常见的数据分析方法，它可以帮助我们研究客户使用产品或服务时的行为路径，并找到其中的优化点。
所谓路径，就是客户从进入网站（或App）到完成交易的整个流程。
路径分析可以通过统计分析访问流量、页面停留时间、转化率等指标，来研究和优化用户的行为路径。
路径分析的重要意义在于，它可以帮助企业提高网站（或App）的用户体验，提升转化率，增加收益。
举个例子，假设我们发现有很多用户在某个页面停留时间较长，但却没有进一步操作，我们可以进一步调查这个页面的设计和内容，找到用户停留的原因，并优化这个页面的设计，以提高转化率。
路径分析还可以帮助企业发现用户使用产品或服务时的痛点和需求，及时调整产品或服务，提供更好的用户体验和客户满意度。
不过，需要注意的是，路径分析不是一种简单的技术手段，而是需要科学的思维和精准的数据分析。
它需要长期和不断的实践和探索，才能得到更好的结果和价值。
因此，企业需要投入足够的人力和资源，进行路径分析和优化。
第二篇：路径分析的实施步骤和注意事项路径分析的实施步骤主要包括以下几个方面：1.确定目标：首先需要确定什么是要分析的路径，例如从首页到交易页面的路径，或从某个广告点到注册页面的路径等。
确认好目标后，才能进一步分析和优化。
2.收集数据：收集和记录用户在整个路径上的行为数据，例如访问时间、停留时间、点击比例、退出率等指标。
这些数据可以从网站分析工具中获得，例如Google Analytics、百度统计等。
3.整理数据：将收集到的数据整理并分析，找到诸如停留时间过长或转化率过低等问题，并在此基础上寻找优化的方案。
4.制定方案：在分析中找到痛点后，需要针对性地制定相应的优化方案，例如优化页面布局、设计和内容，或更改产品或服务的某些特点等。
这需要集合产品经理、运营、技术等部门共同来制定。
5.执行方案：根据制定的优化方案，实施相关优化和调整，例如针对某个页面进行重新设计、更新内容等。
什么是路径分析
什么是路径分析
发表于2014-03-02 21:38 来源：中国统计网
什么是路径分析：
路经分析是常用的数据挖据方法，一种找寻频繁访问路径的方法，它通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点访问次数的分析，挖掘出频繁访问路径。
如何进行路径分析：
用电子商务这类站点来做个简单的举例，大家都知道，电子商务网站大多页面由以下这几种内容组成：
站点首页
信誉与说服性质的页面
产品详细信息和常见问题以及售后、配送信息页面
购物车页面
支付结账页面
那么任何访客的访问路径就可以模拟为从以上五类页面进行引导，然后下一步或者上一步，或者其他点击，直到最后访客离开的页面，这样你就需要根据自己的产品、购物、付款等页面建立你自己站点的路径筛选机制，以便于在最后每周、每月或者更长时间的筛选报告中看到访客的访问路径，根据访问页面的比例来挖掘用户内容页面消费需求，进而设计合理的点击路径和用户选择信息流程，方便用户点击。
路径分析的意义：
最大的路径分析在于建立更加完善的用户行为，以帮助用户来了解自己需要的内容!那么以这个基础作为你设计站点的导航依据，你就知道用户需要什么，你给他设计什么，而并非将自己的一种思维方式强加给别人。
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传统回归模型与路径分析的比较
回归模型
多个自变量 一个因变量 没有中介变量 自变量没有测量误差 只有单向路径
因果模型（路径分析）
多个自变量 多个因变量 有中介变量 自变量有测量误差 可以有往返路径
结构方程模型的路径分析
路径分析一般指一组外显观察变量（manifest variables）的关系。 但随着SEM盛行，路径分析中除了带有诸多变量 间的因果解释之外，各研究变量还可以是潜变量， 所谓潜变量路径分析（latent path analysis）。
Y1Y2Y3Y1
递归模型与非递归模型
递归（不可逆）模型
那些因果关系结构中全部为单向链条关系、无反
馈作用的模型 。
D1 D2
X1 Y1 X2 Y2
（a）递归模型
递归模型与非递归模型
非递归（可逆）模型
D1 D2
X1 Y1 X2 Y2
（b）非递归模型
非递归模型的不同形式
X1
X1 X3 X2 X2 X1 X2
22
中介效应
在路径分析中，一般至少存在着一个中介变量， 形成一个XMe Y 的中介效应（mediation effect）。 路径分析就是一连串中介效应的组合所形成的复 杂模型，关键就是中介变量以及中介变量之间的 复杂关系（MacKinnon, 2008）。
中介效应的检验（Baron & Kenny, 1986）
X3
非递归模型
模型中任何两个变量间存在双向因果关系（也就是 有直接反馈作用）的情况 变量间虽然没有直接反馈作用，但存在间接反馈作 用的情况 某个变量存在自身反馈作用（也就是变量存在自相 关） 内生变量的误差项与其他有关变量相关。
a. 一个结果变量的误差项与其原因变量相关 b. 不同变量之间的误差项之间存在相关
附：中介效应对样本量的要求
对于大多数检验中介模型的研究来说，最小的样 本量为150到200。
路径分析的模型界定与识别
理论先行
因果关系的假设，来自清楚、合理、明确的逻辑
与推理程序。 如何排除与控制其他变量的影响，使得因果关系 的存在具有相当的稳定性与内部关系的有效性， 仍然有赖于适切的理论基础与严谨的假设建构过 程。 路径分析虽然可以检验因果论证的存在，但是， 对于谁为因谁为果，却需要更为严谨的检验 （MacKinnon, 2008）。
回归分析的局限
通常的回归模型，可以包含多个自变量，但只能 包含一个因变量。而许多因果效应的问题，因变 量往往不止一个。回归分析的另一个局限是，只 能分析直接效应，不能分析间接效应（侯杰泰，温 忠麟，成子娟，2004）。 在有间接效应的问题中，中介变量（mediator） 既是自变量，又是因变量。
虚假相关
两变量间存在着相关关系，不是因为这两个变量
间确实存在着相关，而是因为两个变量和第三变 量共同发生联系，第三变量的变化致使这两个变 量表现出共同变化的趋势。
未分解效应
两变量间存在着相关关系，但在模型内又找不到
共同的前置变量时，称这两个变量间存在着未分 解效应。
模型效应分解方法
路径回溯方法（the rules for tracing paths）
递归模型的检验
以饱和模型作为基准的检验和两个嵌套的非饱和 模型之间的差异检验
（1）以饱和模型作为基准模型的检验
这种检验是将不饱和模型与饱和模型相比较而进行的， 饱和模型在这里为基准模型，而不饱和模型为检验模型。 检验的无差异假设为：不饱和模型中删除的路径系数为 0。
（2）两个嵌套的非饱和模型间的差异检验
如果想基于bias-corrected bootstrap方法进行 置信区间估计，需要增加如下说明： analysis: bootstrap=<number of bootstrap samples>; output: cinterval(bcbootstrap); 选择大点的数（e.g., 10,000）
X βc Me (a)
X
X
βcβ’c Me βb (b) Y
βa
Y Me (b) Y
完全中介效应（β’c 没有达到统计显著水平）
部分中介效应（β’c 仍具有统计显著性）
βc - β’c =βaβb
中介效应隐含着因果关系的推论
显著性检验
Baron和Kenny提出的causal-steps方法 joint significance tests for the a and b路径系 数（a和b是否都显著） Sobel检验 使用bootstrapping得到置信区间
模型的建立
建立一个有待检验的路径模式（path model）
适当的变量 解释力与简洁之间的矛盾
适当的变量关系
变量与符号 XY XY XY1Y2 X Y 代表意义 相关 单向因果关系 单向因果关系 双向因果关系 循环因果关系 关系类型 X与Y为共变关系 X对Y为直接效应 X对Y1为直接效应，X对Y2为间接效应，Y1为中 介变量 X与Y互为直接效应，X与Y具有双向循环效果 Y1对Y2、Y2对Y3、Y3对Y1均为直接效应，Y1、 Y2与Y3为间接双向循环效应
2014-04-16
提要
基本概念
路径分析 中介效应 中介效应的检验
路径分析的模型界定与识别
模型的建立 递归模型与非递归模型 直接效应与间接效应 潜变量路径分析
Mplus 的路径分析
基本概念——路径分析概述
1921年，Wright首次提出“路径分析”的概念， 建立一个统计模型解释一组有关联的变量之间背 后的因果关系，以推导出因果结论。 路径分析是一种将观察变量间的关系以模型化的 方式进行分析的一种统计技术。 利用测量变量间的共变情形，同时估计模型当中 所有的参数，并配合研究者所提出的特定假设模 型或竞争模型，检验理论模型与观察数据的适切 性，找出最佳的模型（邱皓政，林碧芳，2009）。
பைடு நூலகம்
It has been pointed out that in situations where one of the path coefficients is negative, there can be significant mediated effects even when X1 and Y are not significantly correlated (A. F. Hayes, 2009). This can be understood as a form of suppression（压缩）.
模型效应分解
对变量间的相关系数进行分解，去探讨变量间的 关系 。
直接因果效应 因果效应
间接因果效应 变量间相关 系数 虚假相关 非因果效应 未分解效应
效应分解
直接因果效应
原因变量对结果变量的直接作用。
间接因果效应
一个变量首先作用于中介变量，然后再通过中介
变量对另一变量产生的效应。
效应分解
模型的修正
简约原则（principle of parsimony） 嵌套模型（nested model）
路径较多的模型为基准模型，而路径较
少的模型为检验模型 ，检验比较模型在 较少的路径下能否很好地拟合数据 。
检验方法：chi-square difference test 如果Δχ2 (Δdf )不显著，取比较模型 如果Δχ2 (Δdf)显著，取基准模型
结构方程式 Y = + Y + X +
的矩阵。 为内生变量之间的路径系数（Beta）矩阵， 为外源变量与内生变量间的路径系数 （Gamma）矩阵。 为截距， 为内生观测变量Y 的误差矩阵。
Y 为内生观测变量的矩阵，X 为外源观测变量
路径分析图的表示方法
路径图表示
D2
Y1
Time 1
Y2
Time 2
工具变量模型
纳入一个变量（工具）解释某些内生变量，但不 影响其他内生变量协助解释内生变量间的复杂关 系。
D1 D2
X1
Y1
X2 X3
Y2
递归模型的识别
递归模型都是可以识别的。 饱和模型总是恰好识别的模型，因此它能够 完全再现实际相关系数值。对这种模型是无 法进行检验的，真正能够检验的是不饱和模 型。
Bootstrapped confidence interval for ab
Bootstrapping
标准误未知或违反正态分布时 估计置信区间（置信区间不包括0时，有统计显著
性）
SPSS中的操作
/spss-sas-and-mplus-
macros-and-code.html “Script:Indirct.sps” 从Syntax导入
非递归模型的识别
修正未识别模型
增加外源变量 零限制 设置工具变量 :要使非递归模型能识别，有时可预先假 设有些外源变量对内源变量没有影响，即路径系数为0。
滞后模型（lag model）
同时互为因果的两个变量，在经过一段时间的滞 后后，成为彼此的果与因（注意间隔时间的长 D1 短）。
X1 X2
在Mplus操作中，写一个model indirect子命令， 可以输出间接效应。 对间接效应的检验，默认采用的是Sobel检验 （Sobel,1982）。 根据MacKinnon等人的研究，推荐使用基于 bootstrap方法的asymmetric置信区间对间接效 应进行显著性检验。 OUTPUT: cinterval;