第十四章 结构方程模型与路径分析.

一、结构方程模型的原理
一个包括一组自变量和一个或更多因变量的计量模型。 当因果关系被包括进来时，此计量模型便称为结构方程 模型（Structural Equation Modeling， SEM），它可建立 变量间的因果模型（Causal Model）。 多元回归、因素分析和路径分析（path analysis）等方法 都只是结构方程模型中的一种特例。 其相应的统计分析软件 ─ SPSS/AMOS 与 LISREL─ 的应 用，特别是AMOS的操作。
只有 SEM 模型既能够使研究者在分析中处理衡量误 差，又可分析潜在变量之间的结构关系。
SEM利用联立方程组求解，但它没有很严格的假设限 制条件，同时允许自变量和因变量存在衡量误差。
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LISREL模型
早期是以共变异数结构分析(Analysis of Covariance Structures) 这 个 名 词 去 称 呼 现 在 的 验 证 性 因 素 分 析 模 型 (Confirmatory Factor Analysis，CFA)或称潜在变量分析。 从此许多学者开始增加此模型的复杂性和一般化，如LISREL Model，共变结构模型逐渐由 CFA发展为共变矩阵 Σ，已能代 表任何参数的任何函数。
直到1966年，Joreskog首先为潜在变量与可观测变量规划了一 般性架构，而开始有了突破性的发展，这就是著名且被广泛 应用的线性结构关系模型(Linear Structural Relations Model， LISREL Model)。
LISREL Model 可在结构方程模型中使用潜在变量，故亦被称 为「含潜在变量的结构方程模型」。
了解结构方程模型分析的五大步骤。 了解如何建构具有潜在变量间因果关系的结构方程模型。
探讨结构方程模型的识别种类与对求解的影响。
认识结构方程模型适合度的衡量及如何修正模型。 认识路径分析模型的直接效果与间接效果。
探讨路径分析的两种基本类型：递归模型与非递归模型。
探讨路径分析模型与结构方程模型的异同。 认识SPSS的AMOS软件的接口操作与结果解释。
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第十四章 结构方程模型与 路径分析
第一节 结构方程模型的原理 第二节 路径分析原理 第三节 SPSS的AMOS系统 第四节 路径分析与结构方程模型范例
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学习目标
认识结构方程模型的基本概念与特点。
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SEM的特点
结构方程模型所依赖的统计工具是变异数分析、复回 归 分 析 或 联 立 方 程 模 型 (Simultaneous Equation Model)，这些方法都存在着上述问题，而无法避免。 其中联立方程模型虽然能克服变量互为因果的问题， 但对于衡量误差仍无法加以测定。
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SEM的基本概念
许多研究构念（ Construct ），对于它们并不存在直接测量 方 法 ， 可 以 找 到 一 些 可 观 测 变 量 （ observed variable ， measured variable或称显性变量manifest variable）作为这些 潜在变量（ latent variable ，或称隐潜变量，或称不可观测 变量unobserved variable）的替代指针（indicators）。
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二、模型的设定
结构方程模型主要是一种验证性 (confirmatory)技术，而不 是一种探索性(exploratory)技术。 其虚无假设与对立假设如下： H0：观察数据=理论模型 H1：观察数据≠理论模型 SEM模型的两大功能： 1. 衡量模型(Measurement Model)：以CFA将可观测变量连结 到潜在变量：经由 CFA( 验证性因素分析模型 ) 的衡量模 型，探讨可观测变量与潜在变量间的因素分析模型是否成 立，这是心理测定学(Physicmetrics)的领域。 2. 结构模型(Structural Model)：经由SEM去确认潜在变量间 关系是否成立：这是计量经济学(Econometrics)的领域。
了解路径分析模型与结构方程模型的各种应用实例。
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第一节 结构方程模型的原理
一、SEM基本概念
二、模型的设定
三、模型的识别 四、模型估计 五、模型评估 六、模型的修正
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结构方程模型分析的五个步骤
1. 模型设定(model specification)：研究者先要根据理论 或以往的研究成果来设定假设的初始理论模型。 2. 模型识别(model identification)：此一步骤要决定所研 究的模型是否能够求出参数估计的唯一解。 3. 模型估计(model estimation)：模型参数可以采用几种 不同的方法来估计，最常使用的模型估计方法是最大 概似法(maximum likelihood)。 4. 模型评估(model evaluation)：对模型与数据之间是否 配合进行评估，并与替代模型的配合指针进行比较。 5. 模型修正(model modification)：如果模型不能很好地 配合数据，就需要对模型进行修正和再次设定。
这些潜在变量的替代指针总是包含了大量的衡量误差 （measurement errors）。
单一指标且没有衡量误差的假设，即假设构念是可直接观 测的，在某些情况下可能是相当适合的。 然而在大多数的情况下，这样的假设是很不适当的，尤其 是许多社会、心理和行为等科学的计量研究。
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