LISREL 结构方程模型分析.docx

上传人:b****5 文档编号:6509035 上传时间:2023-01-07 格式:DOCX 页数:16 大小:645.45KB
下载 相关 举报
LISREL 结构方程模型分析.docx_第1页
第1页 / 共16页
LISREL 结构方程模型分析.docx_第2页
第2页 / 共16页
LISREL 结构方程模型分析.docx_第3页
第3页 / 共16页
LISREL 结构方程模型分析.docx_第4页
第4页 / 共16页
LISREL 结构方程模型分析.docx_第5页
第5页 / 共16页
点击查看更多>>
下载资源
资源描述

LISREL 结构方程模型分析.docx

《LISREL 结构方程模型分析.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《LISREL 结构方程模型分析.docx(16页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。

LISREL 结构方程模型分析.docx

LISREL结构方程模型分析

协方差检验

File→ImportExternalDatainOtherFormats(导入外部数据)→右击任一变量名,选择DefineVariables(定义变量),点击VariableType(设定变量类型),选择Continuous(连续型)和Applytoall(应用到所有),点击OK、OK。

如下图所示:

完成上述操作后点击save保存数据(注意数据应保存在系统盘,否则可能得不出结果)

Statistics→outputoptions...(输出选项,选择Savetofi..、LISRELsystemdata、Savethetransformeddatato...。

输入与之前文件名一致名字的cov、dsf文件(如下图中test1.cov、test1.dsf),Covariances:

协方差)

得到协方差矩阵

 

接下来进行CFA

Flie→New→PathDiagram→保存(同名文件test1.pth)

Setup(定义相关设定)→Titleandcomments(一般不用定义)→选择next,至Groupnames(一般也不用定义)→next至Labels,如下图(左侧ObservedVariables:

观测变量即观测指标;右侧LatentVariables:

潜变量)

→选择Add/Readvariables(得下图,在Add/Readvariables中选择PRELISSystemFlie)

选择Browse...→打开test1.psf→OK

选择AddlatentVariables(添加潜变量,手输),如下图

得到

点击next进入Data(Statistics中选择Covariances,File中选择ExternalASCIIData,FileBrowse...中选择同名cov文件,Numberof中输入样本数量)

点击OK

作图

得到

点击OK

 

绿色:

外生潜变量;灰色:

外生观测变量(外生观测指标)

黄色:

内生潜变量;蓝色:

内生观测变量(内生观测指标)

系统均默认为外生变量,在Y下选中,转化为内生观测变量,在Eta下选中转化为内生潜变量

作图,与CFA一样,得到下图

其中,选择Estimate中T-values,从最小的开始,用以删路径。

一般T值的绝对值应当大于1.96,才说明显著水平达到0.05,用一个*表示。

另,大于2.58用**表示,大于用***表示。

选择Estimate中modificationindices(修正系数,MI值:

增加某条路径所减少的卡方值,从大的开始),用以增加路径。

但一定要有理论依据,一般不随便增加。

T值最小值开始用以删路径,MI值最大值开始用以增加路径。

无论增、减路径都得一条一条进行。

根据T值依次删除两条路径后(在其中最好保存语法)得到下图:

上图表明SPEE对MARK影响系数为0.45,EFFE对FINA影响系数为0.24。

根据MI值添加路径(①根据数值大小;②理论依据),后运行

以上结构修正完成,接下来输出相关指标数据:

选择TotalEffectsandIndirectEffects(总体影响和间接影响)、Standardizedsolution

点击Next,选择下列指标输出

点击OK

Setup运行语法

打开同名OUT文件,所有指标数据可以看到。

例如:

表示所有输入变量13个

Y变量(外生观测变量)6个

X变量(内生观测变量)6个

外生潜变量2个

内生潜变量2个

样本数309

上图表示输入的协方差矩阵

上图表示变量间的协方差矩阵

上图表示拟合优度的指标

BETA、GAMMA均显示直接影响,BETA是内生潜变量之间的关系,GAMMA是外生潜变量与内生潜变量之间的关系

上图表明MARK对FINA影响系数为0.25,EFFE对FINA影响系数为0.18,SPEE对MARK影响系数为0.43

上图表示EFFE对MARK没有影响,对FINA直接影响为0.18。

SPEE对MARK的直接影响为0.43,对FINA有间接影响为0.11(也即0.44×0.26=0.11)

注:

由于报表数据只有两位所以大部分比结构图中的数字小一点(比如0.43,在结构图中实为0.44)

上图与之前的图效果也一样,都可以看出直接小妖和间接效应(也就是中介效应)

ReducedForm

EFFESPEE

----------------

MARK--0.43……………………代表影响系数

(0.07)……………………标准误

6.37……………………T值

FINA0.180.11

(0.06)(0.03)

2.903.30

注T值:

1.96*2.58**3.28***

 

统一根据T值来确定标*

例如,上面的0.11在论文报告中就可以写作0.11***

展开阅读全文
相关资源
猜你喜欢
相关搜索

当前位置:首页 > 医药卫生

copyright@ 2008-2022 冰豆网网站版权所有

经营许可证编号:鄂ICP备2022015515号-1