结构方程模型简介及应用_精品文档PPT格式课件下载.ppt

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无法被模型解释的变异：

无法被模型解释的变异1.结构方程模型的基本概念结构方程模型的基本概念2.结构方程模型的组成结构结构方程模型的组成结构测量方程结构方程潜变量与观测变量的关系（因素分析）潜变量之间的关系（回归分析）全模型全模型潜在变量观测变量内生潜变量外生潜变量误差测量方程测量方程结构方程相关回归3.结构方程模型的特点结构方程模型的特点结构方程模型具有理论先验性结构方程模型具有理论先验性结构方程模型可以同时处理测量与分析问题结构方程模型可以同时处理测量与分析问题结结构构方方程程模模型型关关注注协协方方差差的的运运用用（变变量量间间的的协协方方差矩阵、理论模型与实际模型之间的协方差差异）差矩阵、理论模型与实际模型之间的协方差差异）结结构构方方程程模模型型适适用用于于大大样样本本的的统统计计分分析析（一一般般大大于于200人；

人数是观测变量的人；

人数是观测变量的10-15倍）倍）4.结构方程模型的分析步骤结构方程模型的分析步骤第一步：

模型建构第一步：

模型建构第二步：

模型识别第二步：

模型识别第三步：

收集数据第三步：

收集数据第四步：

模型拟合第四步：

模型拟合第五步：

模型修正第五步：

模型修正第六步：

模型解释第六步：

模型解释第一步：

模型建构理论基础模型的准确性和简约型测量方程和结构方程模型建构的类型：

纯粹验证、选择模型、模型发展型模型建构：

模型建构：

SEM的准确性和简约性的准确性和简约性SEM的简约性：

df越大模型越简单自由度：

是指当以样本的统计量来估计总体的参数时，样本中独立或能自由变化的资料的个数。

计算方法：

df=n（n+1）/2-k（需要估计参数的数目）模型建构：

描述数据的两难模型建构：

描述数据的两难准确就需要复杂简约准确性就低好模型：

尽可能准确且相对简单模型建模的类型模型建模的类型纯粹验证型：

拒绝or接受模型发展型：

根据数据和理论修改选择模型：

选择一个好的模型建构：

模型选择模型建构：

模型选择（以验证性因素分析为例）以验证性因素分析为例）多个一阶模型：

理论和探索性因素分析结果多个一阶模型：

理论和探索性因素分析结果直交直交or斜交：

因素间是否存在相关斜交：

因素间是否存在相关一阶一阶or二阶：

因素间的相关大小二阶：

因素间的相关大小第二步：

模型识别kn（n+1）/2低低识别：

有无数个解：

有无数个解正好正好识别：

有一个解：

有一个解（df=0,即即饱和模型）和模型）过度度识别：

有一个解（df0）低识别模型低识别模型正好识别模型正好识别模型过度识别模型过度识别模型第三步：

收集数据样本数：

样本数：

a:

理想的样本量与题项数比例为理想的样本量与题项数比例为5-20倍倍b:

样本越多越好，但是越多卡方值越大，样本越多越好，但是越多卡方值越大，模型被拒绝的可能性更大。

模型被拒绝的可能性更大。

c:

200-500之间之间缺失数据：

在缺失数据：

在spss里补好里补好第四步：

模型拟合参数估计方法参数估计方法极极大大似似然然法法（maximumlikelihood）：

大大样样本本，正正态态分分布布、观观测测变变量是连续变量量是连续变量一般化最小平方法（一般化最小平方法（generalizedleastsquares）：

大样本、非正态）：

大样本、非正态未未加加权权最最小小平平方方法法（unweightedleastsquares）：

数数据据不不符符合合统统计计分布分布一一般般加加权权最最小小平平方方法法（generallyweightedleastsquares）：

非非正正态，大样本（态，大样本（1000以上）以上）对对角角线线加加权权平平方方法法（diagonallyweightedleastsquares）：

非非正正态态，大样本（大样本（1000以上）以上）工具性变量法（工具性变量法（instrumentalvariables）两阶段最小平方法（两阶段最小平方法（two-stageleastsquares）第四步：

模型拟合基本拟合标准基本拟合标准模型内在结构拟合度模型内在结构拟合度整体模型拟合度（外部）整体模型拟合度（外部）第四步：

模型拟合基本拟合标准基本拟合标准估计参数中不能有负的误差方差估计参数中不能有负的误差方差潜潜变变量量与与测测量量指指标标间间的的因因素素负负荷荷量量最最好好介介于于0.50.5至至0.950.95之间之间不能有很大的标准误差不能有很大的标准误差第四步：

模型拟合模型内在结构拟合度模型内在结构拟合度所有参数必须达到显著水平（所有参数必须达到显著水平（tt值值1.961.96）标准化残差的绝对值小于标准化残差的绝对值小于2.582.58修正指数小于修正指数小于3.483.48第四步：

模型拟合整体拟合指数整体拟合指数

（1）绝对拟合指数（理论模型与实际模型）：

）绝对拟合指数（理论模型与实际模型）：

指标指标标准标准X2越小越好，但易受估计参数和样本量影响X2/df小于2（受样本量影响）GFI拟合优度指数大于0.9RMR误差均方根小于0.05SRMR标准化误差均方根小于0.05RMSEA近似误差均方根小于0.05很好，小于0.08良好第四步：

模型拟合整体拟合指数整体拟合指数

（2）增值拟合指数（理论模型与独立模型）：

）增值拟合指数（理论模型与独立模型）：

指标指标标准标准CFICFI（比较拟合指数）（比较拟合指数）大于大于0.90.9IFIIFI（增值拟合指数）（增值拟合指数）大于大于0.90.9NFINFI（标准化拟合指数）（标准化拟合指数）大于大于0.90.9TLITLI（非标准拟合指数）（非标准拟合指数）大于大于0.90.9第四步：

模型拟合整体拟合指数整体拟合指数（3）简约拟合指数：

）简约拟合指数：

指标指标标准标准PGFIPGFI（简约适配度指数）（简约适配度指数）0.50.5以上以上PNFIPNFI（简约调整后的适配指数）（简约调整后的适配指数）0.50.5以上以上CNCN（临界样本数）（临界样本数）大于大于200200AICAIC（AkaikeAkaike讯息校标）讯息校标）理论模型小于独立模型和饱和模型理论模型小于独立模型和饱和模型CAICCAIC（调整后的（调整后的AkaikeAkaike讯息校标）讯息校标）理论模型小于独立模型和饱和模型理论模型小于独立模型和饱和模型第五步：

模型修正测测量量模模型型：

添加或删除因子载荷、因子之间的协方差、误差之间的协方差结结构构模模型型：

添加或删除潜变量数目、路径系数、残差项之间的协方差模型修正：

注意事项修改的参数在修改的参数在理论理论上的合理性上的合理性先考虑较大的先考虑较大的MI（大于（大于4）每次只能修改一个参数每次只能修改一个参数修正后需要用另一批数据重新验证修正后需要用另一批数据重新验证防止将可识别的模型变为无法识别的模型防止将可识别的模型变为无法识别的模型第六步：

模型解释用理论来解释模型用理论来解释模型解释模型所代表的结果解释模型所代表的结果5.结构方程模型的用途T检验、相关分析、检验、相关分析、F检验检验验证性因素分析验证性因素分析路径分析路径分析多组比较多组比较复杂的中介和调节效应的检验复杂的中介和调节效应的检验潜变量增长模型潜变量增长模型6.结构方程模型的分析软件结构方程模型的分析软件分析软件：

分析软件：

Amos、LISREL、EPQ、MplusAmosLISREL图形为主图形为主语法为主语法为主较简单模型较简单模型复杂模型复杂模型易学易学较难较难Amos的使用简介的使用简介路径分析的程序与执行路径分析的程序与执行路径因果模型图的设定路径因果模型图的设定饱和模型与独立模型饱和模型与独立模型结构方程模型图结构方程模型图结构模型与修正指标结构模型与修正指标单一文件多重模型的设定单一文件多重模型的设定