[精品]揭开LISREL的神秘面纱破解SIMPLIS的密码.ppt

揭開lisrel的神秘面紗 破解simplis的密碼 主講人 蕭登泰 撰寫simplis語法 ezample1 tpb模型 將資料轉成prelis格式 lisrel介面與撰寫simplis語法 定義變數與資料來源 界定模式的關係 界定輸出的要素 title 為了避免電腦讀取時的困擾 最好用 作為開頭 此時電腦會將此列當成一般描述 然處理多樣本分析時 每一群樣本必須給一個抬頭 並以group起頭 observedvariables 定義觀察變數名稱 限8個英文字母或數字組成 大小寫皆可 變項名稱出現的順序 必須符合輸入資料的次序 連續性變項名稱可用數字標號 並用 來連貫前後變項 如x1 x9 data 可輸入原始資料 共變異數矩陣 相關矩陣 平均數 標準差等五種資料 輸入方式有兩種 讀取外部資料 如從外部資料讀取原始檔案 寫成 rawdatafromfile psf將資料寫成語法 covariancematrix 38 613 616 924 38 027 2或covariancematrix38 613 616 924 38 027 4samplesize 輸入資料的樣本個數 latentvariables 定義潛在變數名稱 不能與觀察變數名稱重複 relationships 或paths equations relations 定義變數間的路徑關係 有兩種表示方式 對於連續性的變項名稱 可用 來連貫 表示法 等號左邊為果變項 等號右邊為因變項 如pint影響wint 則寫成wint pint 表示法 單箭號左邊為因變項 右邊為果變項 與等號表示法相反 如att sn pbc影響pint 則寫成attsnpbc pint 定義潛在變項的單位 設定起始估計值 用 來設定 如z2 1 z 表示以 1 為起始參數值 允許或限制誤差變異數或誤差共變異數的估計settheerrorvarianceofvar1toalettheerrorsbetweenvar1andvar3correlate設定外生潛在變項之間為零相關setthecorrelationsksi1 ksi5to0設定路徑係數為相等setpathfromvar1tovar2 pathfromvar3tovar4 lisreloutput 輸出資料分析結果的內容ss 潛在變項的標準化估計值sc 完整的標準化解ef 整體和間接效果rs 矩陣形式的殘差值 適配的共變數矩陣與標準化殘差q型圖mi 修正指數va 變異數與共變數fs 因素分析迴歸pc 參數估計之間的相關係數pt 技術支援訊息endofproblem 結束分析工作 位於整個語法的最後一列 options 輸出結果內容設定nd 小數點出現位數 預設為2rs 列出殘差統計量與圖wp 設訂報表列出寬度me 參數估計方法 預設為mlivtslsulsglsmlwlsdwlsad 檢查估計值的適當性it 疊代次數 預設為20si 儲存配適的共變數矩陣pathdiagram 列印出路徑關係圖 程式估計問題 輸入檔語法錯誤 syntaxerrors 使用程式無法辨認的指令或指令所寫代號撰寫錯誤必要指令被遺漏指令列前後排序的邏輯錯誤使用無效的指令名稱資料檔錯誤程式內界定observedvariables個數與資料檔不符資料檔中有非數字型的特殊符號 如文字 資料中含有不合理的數值 如五點量表中有負值或出現9資料陳列順序與程式界定變項的順序不一致模式與資料間的適配問題 常見的程式錯誤訊息 f a t a l e r r o r matrixtobeanalyzedisnotpositivedefinite 樣本共變異數矩陣無法正定 positivedefinite 觀察變項中有線性存在 collinearity 或任意配對刪除遺漏職所造成的結果f a t a l e r r o r unabletostariterationsbecausematrixsigmaisnotpositivedefinite providebetterstaringvalues 不良的起始值所造成f a t a l e r r o r admissibilitytestfailed 出現不合理的估計值w a r n i n g thenumberofiterationsexceededxx 試圖放寬疊代次數w a r n i n g seriousproblemswereencounteredduringminimization checkyourmodelanddata w a r n i n g parameterso andsomaynotbeidentified standarderrorestimate t values modificationindicesandstandardizedresidualscannotbecomputed 實證無法辨識的問題 樣本共變數矩陣中 某些元素值極為接近0 或存在高度共線性相關 範例操作 範例i 驗證型因素分析 cfa 1 原始模式 cfa 1之修正指標 cfa 2 新增verbal x8的路徑