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1、基于測(cè)量模型結(jié)構(gòu)方程模型GLS與WLS比較26基于測(cè)量模型結(jié)構(gòu)方程模型GLS與WLS比較26基于測(cè)量模型結(jié)構(gòu)方程模型GLS與WLS比較26基于測(cè)量模型結(jié)構(gòu)方程模型GLS與WLS比較26基于測(cè)量模型結(jié)構(gòu)方程模型GLS與WLS比較26基于測(cè)量模型結(jié)構(gòu)方程模型GLS與WLS比較26基于測(cè)量模型結(jié)構(gòu)方程模型GLS與WLS比較26基于測(cè)量模型結(jié)構(gòu)方程模型GLS與WLS比較26基于測(cè)量模型結(jié)構(gòu)方程模型GLS與WLS比較26基于測(cè)量模型結(jié)構(gòu)方程模型GLS與WLS比較26基于測(cè)量模型結(jié)構(gòu)方程模型GLS與WLS比較26基于測(cè)量模型結(jié)構(gòu)方程模型GLS與WLS比較26基于測(cè)量模型結(jié)
2、構(gòu)方程模型GLS與WLS比較26·104·中國(guó)公共衛(wèi)生2015年1月第31卷第1期ChinJPublicHealth,Jan2015Vol.31No.1·調(diào)查報(bào)告與分析·基于測(cè)量模型結(jié)構(gòu)方程模型GLS與WLS比較*焦辛妮1,王長(zhǎng)義2,汪東偉3,劉艷1摘要:目的探討結(jié)構(gòu)方程模型的廣義最小二乘法(GLS)和加權(quán)最小二乘法(WLS)2種參數(shù)估計(jì)方法在不3個(gè)潛變量但未包含內(nèi)生顯變量、內(nèi)生潛變量的真模型同特征數(shù)據(jù)中的性能差異。方法設(shè)定包含15個(gè)顯變量、和誤設(shè)模型,運(yùn)用SAS9.1軟件的IML模塊生成模擬數(shù)據(jù),通過(guò)CALIS過(guò)程進(jìn)行模型擬合,采用兩類錯(cuò)誤頻率對(duì)GLS法和W
3、LS法的性能進(jìn)行評(píng)價(jià)。結(jié)果分布特征為正態(tài)分布、指數(shù)分布和二項(xiàng)分布的數(shù)據(jù),在采用相關(guān)矩陣和協(xié)方差矩陣時(shí),GLS和WLS的兩類錯(cuò)誤頻率均隨相關(guān)系數(shù)或樣本含量的增加呈下降趨勢(shì);在數(shù)據(jù)特征相同的條件下,2種矩陣分析均表現(xiàn)為GLS兩類錯(cuò)誤頻率之和小于WLS法;GLS在r=0.3且n≥750即顯變量個(gè)數(shù)的50倍時(shí),或在r=0.5且n≥300即顯變量個(gè)數(shù)的20倍時(shí)3種分布的兩類錯(cuò)誤頻率之和均<0.05;WLS相關(guān)矩陣分析的結(jié)果相對(duì)于協(xié)方差矩陣分析而言穩(wěn)定性較差,其協(xié)方差矩陣分析表現(xiàn)為不論相關(guān)系數(shù)如何,只要n≥750即兩類錯(cuò)誤頻率之和<0.05。結(jié)論GLS法和WLS法對(duì)參數(shù)的
4、估計(jì)均為無(wú)偏的和漸進(jìn)有效的,數(shù)據(jù)條件和矩陣的不同會(huì)影響其參數(shù)估計(jì)結(jié)果,在應(yīng)用過(guò)程中應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況合理選擇。關(guān)鍵詞:結(jié)構(gòu)方程模型;參數(shù)估計(jì);廣義最小二乘法(GLS);加權(quán)最小二乘法(WLS);兩類錯(cuò)誤中圖分類號(hào):R195.1文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號(hào):1001-0580(2015)01-0104-05DOI:10.11847/zgggws2015-31-01-32ComparisonofGLSandWLSmethodbasedonmeasurementmodelofstructuralequationmodelingJIAOXin-ni*,WANGChang-yi,
5、WANGDong-wei,etal(*DepartmentofHealthStatistics,SchoolofPublicHealth,HarbinMedicalUniversity,Harbin,HeilongjiangProvince150081,China)Abs26tract:ObjectiveToinvestigatethedifferenceinparameterestimationofvariousdatasetsbetweentheperform-ancesofgeneralizedleastsquares(GLS)andweightedle
6、astsquares(WLS)instructuralequationmodeling(SEM).MethodsWesetthecorrelationcoefficientsbetweenvariablesandestablishedatruemodelandmisspecifiedmodel,whichcontained15variablesand3latentvariables.UsingInteractiveMatrixLanguage(IML)moduleofSAS9.1soft-ware,wegotasimulationofmulti-feature
7、dataandusingCovarianceAnalysisofLinearStructuralEquations(CALIS)procedurewetestedthemodelfit.ThenwecomparedGLSandWLSmethodsusingthefrequencyofthetwotypesofer-rorastheindicator.ResultsWhetherthedistributionofdataisnormal,exponentialorbinomial,therelativefrequencyofthetwotypesoferrors
8、showsadownwardtrend