天津汽车模具股份有限公司PPT资料.ppt

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分析軟體:

可透過LISREL、Amos、SAS、Statisitca、SYSTAT加以分析。

SEM可分為下列兩種模式：

41.測量模式（measurementmodel）：

主要描述潛在變項與觀察變項之關係。

2.結構模式（structuralmodel）：

主要描述潛在變數間之因果關係，可以透過路徑分析的概念進行。

Lisrel模式的變項種類5有四種變項種類：

2種潛在變項、2種觀察變項。

潛在變項被假定為因者，稱為潛在自變項（latentindependentvariable）或稱為外因變項（exogenousvariables）以表示；

被假定為果者，稱為潛在依變項（latentdependentvariables）或稱為內因變項（endogenousvariable）以表示。

觀察變項屬於潛在自變項的觀察指標者稱為x變項；

屬於潛在依變項的觀察指標者稱為y變項。

潛在自變項與y變項無直接關係，潛在依變項與x變項亦没有直接關係，而x與y變項亦没有直接關係。

LISREL八大參數矩陣符號列表6符號與發音縮寫代表意義結構模型矩陣betaBE描述潛在依變數間（）之直接影響效果gammaGA描述潛在自變數（）對潛在依變數（）之直接影響效果測量模型矩陣xLambdaxLX描述觀察變項X被潛在自變數（）解釋的係數矩陣（迴歸係數）yLambdayLY描述觀察變項Y被潛在依變數（）解釋的係數矩陣（迴歸係數）phiPI潛在自變項間的關係殘差矩陣psiPS描述結構方程式殘餘誤差之變異數共變數矩陣ThetaDeltaTD觀察變數之x測量誤差之變異數共變數矩陣（X變項殘差）ThetaEpsilonTE觀察變數之y測量誤差之變異數共變數矩陣（Y變項殘差）步驟一：

發展理論模式步驟二：

建立因果關係徑路圖及細列估計參數步驟三：

評估模式的辨認步驟四：

進行參數估計步驟五：

評鑑模式的適配度LISREL的分析五個步驟7步驟一：

發展理論模式8在發展理論模式時，首先必須注意的是，以LISREL來考驗因果關係時，基本上是屬於驗證的方法，這種驗證的方法通常是由理論來引導研究，而非以資料來引導研究。

步驟二：

建立因果關係徑路圖9直線箭號表示因果關係，箭頭所指者為結果，箭頭來源為原因，如表示潛在自變項對潛在依變項的影響。

曲線雙箭頭表示兩個理論建構有相關，但是因果關係係不明，其因果關係也不是研究者所要探究的。

自變項依變項徑路圖描述因果關係LIESER符號描述徑路圖X1X2Y1X1Y1X21211加入觀察指標及各項係數後的因果模式圖10P506步驟二：

細列估計參數此一步驟的主要工作是將徑路圖轉換成結構方程式及測量模式，同時細列出所要估計的參數，以利將來電腦程式的撰寫。

結構方程式=+B+11X、Y的測量模式12步驟三：

評估模式的辨認13所謂的辨認，是指辨認參數是否有唯一解。

如果遇到無解或是並非唯一解時，電腦將無法複製矩陣，估計就會自動終止。

步驟四：

進行參數估計14進行參數估計時，研究者必須根據前述三個步驟撰寫電腦程式。

電腦程式撰寫完成後，在Windows的狀態下進入LISREL系統（或進入系統後再撰寫程式），之後讀入程式檔的名稱，再執行程式即可。

步驟五：

評鑑模式的適配度15評鑑的目的，乃是要從各方面來評鑑理論模式是否能解釋實際觀察所得的資料，或者說理論模式與實際觀察所得資料的差距有多大（Anderson&

Gerbing,1988）。

模式的基本適配標準:

16注意下列幾項：

1.不能有負的誤差變異。

2.誤差變異必須達顯著水準。

3.估計參數之間相關的絕對值不能太接近1。

4.因素負荷量不能太低或太高，最好介於.50.95之間。

5.不能有很大的標準誤。

Bagozzi、Yi（1988）、步驟五：

評鑑模式的適配度17模式的外在品質指標數值範圍理想的數值1.2值0以上不顯著2.GFI01之間，但可能出現負值至少0.9以上3.AGFI01之間，但可能出現負值至少0.9以上4.RMR若分析矩陣是相關矩陣，在01之間；

若分析矩陣是變異數共變數矩陣，則0以上。

若分析矩陣是相關矩陣，必須低於0.05，最好低於0.025；

若分析矩陣是共變數矩陣，SRMR值應小於0.05。

5.TCD01之間至少0.9以上6.Q-plot.標準化殘差分佈線大於45，且成直線。

7.2值比率0以上小於38.NFI01之間至少0.9以上9.IFI0以上，但大多在01間至少0.9以上10.NNFI0以上，但大多在01間至少0.9以上步驟五：

評鑑模式的適配度18模式的內在品質1.個別項目的信度（individualitemreliability）在0.5以上。

2.潛在變項的成份信度（compositereliability）在0.6以上。

3.潛在變項的平均變異抽取（averagevarianceextracted）在0.5以上。

4.所有估計的參數都達顯著水準。

5.標準化殘差（standardizedresiduals）的絕對值必須小於1.96。

6.修正指標（modificationindices）小於3.84。

1920理論性發展模式設定模型契合度估計模型修飾階段一模式發展階段二估計與評鑑結構方程模式的基本程序邱，2006潛在自變項觀察變項反映性指標潛在依變項廣義的結構方程模式數個測量模式及一個結構模式變項間關係複雜，模式界定時必須遵循簡約原則（principleofparsimony）在SEM分析中，同一組變數的組合有多種可能，不同關係模式可能代表特定理論意義，用一個較簡單的模型來反應變項間的真實關係，避免犯下第一類型的錯誤測量模式結構模式參數標註的寫法：

先寫箭頭所指處，再寫箭頭來源處。

例如：

表示影響表示相關的雙箭頭，只要註明上箭頭所指的兩個潛在變項的號碼。

表示與有相關p569間接效果0.68*0.16-0.07*-0.080.11*0.28直接效果0.35SEM適配度指標的潛藏問題:

最佳模式難求李茂能,2006嘉義大學潛藏問題認為適配度佳之模式即為好模式。

不知或忽視對等模式的存在。

遺漏重要變項或指標而包含不重要變項或指標。

結構係數因測量誤差之修正而過度膨脹。

界定錯誤的測量模式。

測量模式應優先檢驗查看適配度之外，還要檢驗測量指標之信度，這些測量指標之信度最好要在.50（標準化係數在.70以上）以上指標信度的重要性把不重要的變項納入模式中或把重要變項的遺漏了，通常會導致不正確的參數估計值與標準誤。

只在所界定的模式正確時，這些參數估計值與標準誤才是正確的（Tomarken&

Waller,2005）。

當測量指標的信度過低時，亦可能導致過度高估結構係數測量模式界定錯誤問題效果指標與原因指標需分辨清楚測量指標信度的好壞與測量模式界定的正確性會嚴重影響到最適模式的選擇與結構係數估計值之正確性。

結論共變數導向的SEM有其統計分析上之優勢，但亦有其應用上的限制。

事實上，單靠SEM適配度佳並無法分辨該提議模式為最適模式（Agoodfit？

Agoodmodel）或證實該模式中的因果關係（Agoodfit？

AcausalLink）。

測量模式（含測量指標信度）之評估為進行SEM分析的首要任務，滿足前述信度之最低要求後，再進行結構模式之評析。

當測量模式不當時（尤其指標的信度不佳時），即應重新尋找或增加更有預測力的指標變項後，再進行結構模式之分析，否則可能會導致離譜的結構關係。

參考文獻30邱皓政（2006）結構方程模式：

LISREL的理論、技術與應用台北：

雙葉書廊。

陳正昌等（2009）多變量分析方法統計軟體應用台北：

五南。