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1、結構方程模型及其應用侯傑泰?香港中文大學教育心理系使用時請著明出處1100個分數:21,31,32,05,06,09,10,22,29,18,11,01,39,92,23,27,93,97,30,02,96,40,53,78,04,98,36,07,08,24,54,55,77,99,34,03,86,87,59,60,15,62,63,43,52,28,79,58,65,95,81,85,57,14,17,33,16,19,20,37,25,69,84,61,64,68,70,42,45,72,83,89,44,38,47,71,00,73,12,35,
2、82,56,75,41,46,49,50,94,66,67,76,51,88,90,74,13,26,80,48,91均值M=53，標準差SD=152100名學生在9個不同學科間的相關系數3456檢查模型的準確性和簡潔性擬合優(yōu)度指數（goodnessoffitindex），簡稱為擬合指數、NNFI、CFIdf=[不重復元素,p(p+1)/2]–[估計參數]在前面例子df=9x10/2–21=247891011121314_____________________________________________________________________
3、____________________________模型dfNNFICFI需要估計的參數個數______________________________________________________________________________________________M12440.973.98221=9Load＋9Uniq＋3CorrM227503.294.47118=9Load＋9UniqM326255.647.74519=9Load+9Uniq+1CorrM426249.656.75219=9Load＋9Uniq＋1CorrM52726
4、3.649.72718=9Load＋9UniqM624422.337.55821=9Load＋9Uniq＋3CorrM721113.826.89824=9Load＋9Uniq＋6Corr______________________________________________________________________________________________15模型比較自由度,擬合程度,不能保證最好，可能存在更簡潔又擬合得很好的模型Input:相關（或協(xié)方差）矩陣一個或多個有理據的可能模型Output:既符合某指定模型，又與差異最小的矩陣估計
5、各路徑參數（因子負荷、因子相關系數等）。計算出各種擬合指數16結構方程模型的重要性StructuralEquationModel，SEMCovarianceStructureModeling，CSMLInearStructuralRELationship，LISREL17結構方程模型的結構測量模型—外源指標（如6項社經指標）組成的向量?！獌壬笜耍ㄈ缯Z、數、英成績）組成的向量—因子負荷矩陣—誤差項結構模型18結構方程模型的優(yōu)點同時處理多個因變量容許自變量和因變量含測量[誤差傳統(tǒng)方法（如回歸）假設自變量沒有誤差]同時估計因子結構和因子關系容許更大彈性的測量模
6、型估計整個模型的擬合程度[用以比較不同模型]SEM包括:回歸分析、因子分析(驗證性因子分析、探索性因子分析)、ｔ檢驗、方差分析、比較各組因子均值、交互作用模型、實驗設計19一驗證性因子分析17個題目:學習態(tài)度及取向A、B、C、D、E 4、4、3、3、3題350個學生2021ConfirmatoryFactorAnalysisExample1DANI=17NO=350MA=KMKMSY1.341…MONX=17NK=5LX=FU,FIPH=STTD=DI,FRPALX4(10000)4(01000)3(00100)3(00010)3(00001)OUMISS
7、SC22什么情況下固定？兩個變量（指標或因子）間沒有關系，將元素固定為0例如，不從屬，將因子負荷(LX1,2)固定為0。又如，因子和因子沒有相關，PH1,2固定為0。需要設定因子的度量單位(scale)因子沒有單位，無法計算。一種將所有因子的方差固定為1(或其他常數)，簡稱為固定方差法一種是在每個因子中選擇一個負荷固定為1(或其他常數)，簡稱為固定負荷法。什么情況下設定為自由:所有需要估計的參數2324補充例子9個題目，第1、2、3題(第1個因子)；第4、5、6題(第2個因子)，第7、8、9題(第3個因子)設因子1,2,3互有相關固定方差法MONX=9NK
8、=3LX=FU,FIPH=STTD=DI,FRFRLX1,1LX2
