程模型在学术研究的应用.ppt

謝章升IBM SPSS統計工程師起点中文阅读 2 探索式因素分析vs 驗證式因素分析 3 探索式因素分析 研究人員一開始並未有特定數量的潛在因素被萃取出來 CharlesSpearman 4 驗證式因素分析 CFA需要研究人員事先指定預期的結果因素的個數每個因素所反應的變數 指標 因素之間是否相關 KarlJoreskog 5 SEM分析流程SEM的基本原理結構模式與測量模式驗證各個構面的有效性驗證式因素分析 CFA模式 構面組成信度與變異數萃取量的計算 結構方程模型於學術上的應用大綱 6 SEM基本流程 理論 模型建構 衡量工具 資料蒐集 模型測試 結果 解釋 7 SEM具有理論先驗的特性 SEM模型建立需經過觀念釐清 文獻回顧與推導 以驗證理論為主 8 根據理論的基礎及研究人員個人的知識與經驗 建立SEM分析路徑圖 9 橫斷面資料通常採問卷設計調查 次級資料 縱斷面資料時間序列調查重複量數實驗設計 10 簡單隨機抽樣 11 樣本規模大小遺漏值處理常態及例外值檢定模型估計CFASEM模型信度模型配適度模型修正 12 模型配適度不差是報告結果的必要條件之一 13 理論 模型建構 衡量工具 資料蒐集 模型測試 結果 解釋 與理論假設模型做比較 並予推論 如有不符可以探討原因 回頭修正理論的正確性 14 結構方程式模型分析法是種以迴歸為基礎的多變量技術 並結合路徑分析及因素分析 屬於驗證性實證研究的資料分析法 能同時處理多組變項間的關係 其目的在探究變數間的因果關係以驗證理論 故又可稱為因果模式分析技術 因此 在使用驗證性研究方法時 研究者所提的研究模式必須具有理論基礎 由理論來引導 SEM的基本原理 15 16 SEM分析常用的軟體 AmosLISRELEQSMplusSASCalisSepathMX 17 SEM的類別 路徑分析模型驗證式因素分析模型結構迴歸模型潛在成長模型 18 路徑分析模型 績效與期望是相關兩個變數皆會影響滿意度 滿意度又影響忠誠度 績效與期望對忠誠度沒有直接效果 績效 期望 滿意度 忠誠度 19 路徑分析模型 20 路徑分析模型 21 驗證式因素分析模型 潛在變數之間的相關及驗證觀察變數是否能被潛在變數所解釋 亦即觀察變數是否真能反應該構面的真實情形 cov 22 結構迴歸模型 為CFA的組合 假設構面之間影響關係的解釋而不是構面相關 主要做為理論的驗證 23 x1 x2 x3 F1滿意度 F2忠誠度 y1 y2 y3 e e4 Lx1 b D e5 e6 e e 測量殘差 外生觀察變項 因素負荷量 外生潛在變項 結構參數 內生潛在變項 因素負荷量 內生觀察變項 結構模式 測量 CFA 模式 測量殘差 Lx2 Lx3 Ly1 Ly2 Ly3 測量 CFA 模式 結構模式與測量模式 24 結構模式與測量模式 完整的SEM模型參數圖示 25 所有獨立變數的變異數均是模型的參數所有外生變數之間的共變異數都均是模型的參數所有與潛在變項有關的因素負荷量均是模型的參數所有測量變項之間或潛在變項之間的迴歸係數都是模型的參數與內生變項有關的量數都不是模型的參數對每一個潛在變項 必須給定一個適當的潛在量尺 SEM參數設定原則 Raycov Marcoulides 2006 26 所有獨立變數的變異數均是模型的參數 27 所有自變數之間的共變異數都是模型的參數 28 Amos路徑分析與SPSS迴歸比較 29 所有潛在變數與觀察變數之間的因素負荷量均是模型的參數 30 所有的觀察變數或潛在變數之間的迴歸係數都是模型的參數 31 因變數之間與自變數與因變數之間的共變異數都不是模型的參數 32 潛在變項與一般量測變項最大的不同在其 不可直接量測 的特性 因此潛在變項缺乏一個自然存在的尺度 而必須以人為的手段設定尺度SEM最常使用的方法是將 外生潛在變項 變異數設為1 或將潛在變項其中的一個 測量變項與潛在變項 的因素負荷量設為1 兩種方法結果一樣 若目的為理論驗證 採第二種方法較為適宜 SEM參數設定原則 第6原則探討 33 SEM的重要矩陣 S矩陣樣本共變異數矩陣調查的資料 矩陣模型再製 預測 矩陣 modelimpliedcovariances 殘差共變異數矩陣S SEM的H0假設 34 估計方法 ML ADF WLS ULS CFA的目的是用來估計測量模型 因素負荷量 因素變異數及共變異數 誤差項共變異數 運用疊代的方式使得S矩陣與 矩陣儘可能的接近 亦即愈接近 模型配適度愈好 疊代運算停止的兩個充份條件達到電腦預計的疊代次數 如25次模式收斂完成 亦即達到電腦預設標準 35 疊代到底是蝦米碗榚呢 樣本矩陣S 模型預測矩陣 估計方法 ML 36 資料型態 原始資料 raw subjects column variables 共變異數矩陣相關矩陣含平均數 標準差 37 資料符合常態 無遺漏值及例外值 Bentler Chou 1987 下 樣本比例最小為估計參數的5倍 10倍則更為適當 當原始資料違反常態性假設時 樣本比例應提升為估計參數的15倍 以ML法評估 Loehlin 1992 建議樣本數至少為100 200較為適當 當樣本數為400 500時 此法會變得過於敏感 而使得模式不適合 樣本規模大小 38 SEM實務上的基本要求 模型中潛在因素至少應為兩個 Bollen 1989 量表最好為七點尺度 Bollen 1989 每個潛在構面至少要有三個題目 五 七題為佳 Bollen 1989 每一指標不得橫跨到其它潛在因素上 Bollen 1989 問卷最好引用自知名學者 儘量不要自己創造理論架構要根據學者提出的理論作修正模型主要構面維持在5個以內 不要超過7個 39 一階 初階 驗證式因素分析 40 二階 高階 驗證式因素分析 41 CFA模型設定的考量 42 以下這個又如何呢 43 EFAV S CFA 44 一階有相關CFA模型v s 二階CFA模型 45 一階CFA模型和EFA的比較 46 一階CFA模型 單一群組分析 47 找出不合適的題目 予以刪除 原則為負荷量小於0 7的題項 一個構念最少為一個變數 且需由研究者提出可信度的評估 兩個變數亦同 一個構念3個變數是較可接受的 對於一個構念使用多少變數並無上限 實務上應用以5 7個為最適宜 量表尺度儘量採6點以上量表 驗證各個構面的有效性 48 驗證各個構面的有效性 49 模式1為單一因素的一階驗證性因素模式模式2為一階且有相關的驗證性因素 潛在變項間有相關 模式 為驗證性因素分析的一般模式 又稱為驗證性因素分析的多因素模式模式3為二階驗證性因素模式 驗證式因素分析 CFA建模 50 一階驗證性因素模式 模式一 51 一階且有相關的驗證性因素 潛在變項間有相關 模式二 52 二階驗證性因素模式 模式三 53 模式配適度分析結果 54 構念的組成信度 CompositeReliability CR 標準化因素負荷量 2 標準化因素負荷量 2 各測量變項的測量誤差 J reskogandS rbom 1996 CR值是其所有測量變項信度的組成 表示構念指標的內部一致性 信度愈高顯示這些指標的內部一致性愈高 0 7是可接受的門檻 Hair 1997 FornellandLarcker 1981 建議值為0 6以上 構面組成信度與變異數萃取量的計算 55 平均變異數萃取量 AVE 因素負荷量2 因素負荷量 2 各測量變項的測量誤差 J resk