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《結(jié)構(gòu)方程模型及其應(yīng)用ppt課件.ppt》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、結(jié)構(gòu)方程模型及其應(yīng)用一、引言二、結(jié)構(gòu)方程模型簡(jiǎn)介三、驗(yàn)證性因子分析四、全模型1一、引言1、描述數(shù)據(jù)：要準(zhǔn)確還是要簡(jiǎn)潔？2、好模型是盡可能準(zhǔn)確且相對(duì)簡(jiǎn)潔3、一個(gè)具體的例子：2例子：9個(gè)不同學(xué)科的相關(guān)關(guān)系（1）學(xué)科12345678911.0020.121.0030.080.081.0040.500.110.081.0050.480.030.120.451.0060.070.460.150.080.111.0070.050.440.150.120.120.441.0080.140.170.530.140.080.100.061.0090.160.050.430.100.060.080.100.54
2、1.00首先：輸入觀測(cè)變量的相關(guān)矩陣S3例子：9個(gè)不同學(xué)科的相關(guān)關(guān)系（2）第二：提出簡(jiǎn)潔模型學(xué)科1學(xué)科4學(xué)科5學(xué)科2學(xué)科6學(xué)科7學(xué)科3學(xué)科8學(xué)科9第1組第2組第3組M1利用軟件進(jìn)行分析需要輸入：調(diào)查對(duì)象個(gè)數(shù)；協(xié)方差矩陣；路徑圖4例子：9個(gè)不同學(xué)科的相關(guān)關(guān)系（3）學(xué)科12345678911.0020.101.0030.110.101.0040.500.090.101.0050.480.090.090.451.0060.100.460.100.090.091.0070.090.440.090.090.080.441.0080.130.120.530.120.120.120.111.0090.16
3、0.100.430.100.100.100.090.541.00第三：程序回饋?zhàn)罱咏脑偕仃嚒?例子：9個(gè)不同學(xué)科的相關(guān)關(guān)系（4）第三：程序回饋?zhàn)罱咏脑偕仃嚒茖W(xué)科1學(xué)科4學(xué)科5學(xué)科2學(xué)科6學(xué)科7學(xué)科3學(xué)科8學(xué)科9第1組第2組第3組M10.730.690.650.680.680.650.650.810.660.190.220.226例子：9個(gè)不同學(xué)科的相關(guān)關(guān)系（5）第四：檢查模型的準(zhǔn)確性和簡(jiǎn)潔性準(zhǔn)確性：擬合優(yōu)度指數(shù)：χ2,NNFI,CFI簡(jiǎn)潔性：自由度=p(p+1)/2-要估計(jì)的參數(shù)個(gè)數(shù)7例子：9個(gè)不同學(xué)科的相關(guān)關(guān)系（6）第五：檢查其他可能模型第六：模型比較8二、結(jié)構(gòu)方程模型簡(jiǎn)介1、SE
4、M的重要性1）SEM：基于變量的協(xié)方差來(lái)分析變量之間的關(guān)系。2）應(yīng)用原因：可以分析涉及潛變量的復(fù)雜關(guān)系。◆管理研究離不開(kāi)一些抽象的構(gòu)念：——“學(xué)業(yè)成就”、“家庭社會(huì)地位”等等——可操作化以便得到具體數(shù)據(jù)◆這些具體的能進(jìn)行測(cè)量的變量稱為——顯變量/觀察變量/測(cè)量變量例如：學(xué)業(yè)成就：語(yǔ)文、數(shù)學(xué)、英語(yǔ)家庭社會(huì)地位：學(xué)生父母受教育程度、父母職業(yè)及其收入92、結(jié)構(gòu)方程模型的結(jié)構(gòu)1）測(cè)量模型：指標(biāo)與潛變量之間的關(guān)系x=Λxξ+δ（如語(yǔ)文與學(xué)業(yè)成就的關(guān)系）y=Λyη+ε（如家庭收入與社會(huì)地位的關(guān)系）2）結(jié)構(gòu)模型η=Βη+Γξ+ζ（學(xué)業(yè)成就與社會(huì)地位的關(guān)系）x—外源指標(biāo)向量y—內(nèi)生指標(biāo)向量Λx—外源指標(biāo)在外
5、源潛變量上的因子負(fù)荷矩陣Λy—內(nèi)生指標(biāo)在內(nèi)生潛變量上的因子負(fù)荷矩陣ξ—外源潛變量η—內(nèi)生潛變量δ—外源指標(biāo)x的誤差項(xiàng)ε—內(nèi)生指標(biāo)y的誤差項(xiàng)Β—內(nèi)生潛變量之間的關(guān)系Γ—外源潛變量對(duì)內(nèi)生潛變量的影響ζ—結(jié)構(gòu)方程的殘差項(xiàng)，反映η在結(jié)構(gòu)方程中未被解釋的部分。103、結(jié)構(gòu)方程模型的優(yōu)點(diǎn)：1）同時(shí)處理多個(gè)變量：回歸分析在計(jì)算對(duì)某一個(gè)因變量的影響時(shí)，忽略了其他因變量的存在及其影響；2）容許自變量和因變量含測(cè)量誤差：回歸分析只允許因變量有誤差，不允許自變量有測(cè)量誤差；3）同時(shí)估計(jì)因子結(jié)構(gòu)和因子關(guān)系：因子分析的步驟是先算因子負(fù)荷，進(jìn)而得到因子得分，再計(jì)算因子得分的相關(guān)系數(shù)得到潛變量的相關(guān)系數(shù)；4）容許更大彈性
6、的測(cè)量模型：傳統(tǒng)上一個(gè)指標(biāo)只能從屬于一個(gè)因子，但SEM一個(gè)指標(biāo)可以從屬于多個(gè)因子；5）估計(jì)整個(gè)模型的擬合程度:傳統(tǒng)路徑分析只估計(jì)每一路徑的強(qiáng)弱。114、路徑圖的圖標(biāo)規(guī)則圓或者橢圓表示潛變量或因子正方形或者長(zhǎng)方形表示顯變量或指標(biāo)單向箭頭表示單向影響雙向弧形箭頭表示相關(guān)單向箭頭指向因子表示內(nèi)生潛變量未被解釋的部分單向箭頭指向指標(biāo)表示測(cè)量誤差125、SEM模型的八種矩陣概念列表結(jié)構(gòu)模型矩陣ΒbetaBEη因子對(duì)η因子的影響ΓgammaGAξ因子對(duì)η因子的影響測(cè)量模型矩陣ΛxlambdaxLXx變量在ξ因子上負(fù)荷ΛylambdayLYy變量在η因子上的負(fù)荷ФphiPHξ因子的協(xié)方差殘差矩陣ΨpsiP
7、S結(jié)構(gòu)方程殘差ζ的協(xié)方差Θδtheta-deltaTDx指標(biāo)的誤差協(xié)方差Θεtheta-epsilonTEy指標(biāo)的誤差協(xié)方差136、SEM的應(yīng)用步驟1）闡明研究假設(shè)，弄清應(yīng)用SEM是為了驗(yàn)證何種假設(shè)；2）分析SEM的必要性，為什么其他的數(shù)據(jù)分析方法不適合；3）模型設(shè)定：路徑圖4）模型辨識(shí)：自由度=[(p+q)(p+q+1)/2]-t>0p：外生觀測(cè)變量個(gè)數(shù)q：內(nèi)生觀測(cè)變量個(gè)數(shù)t：需要估計(jì)的參數(shù)個(gè)數(shù)5）模型估計(jì)
