结构方程建模数据的PLS分析PPT课件

结构方程模型的偏最小二乘法分析，结构方程模型数据是社会科学研究中一个很好的方法。这种方法在20世纪80年代已经成熟，但不幸的是，在中国知道它的人并不多。“在社会科学、经济、市场、管理和其他研究领域，有时有必要处理多种原因和多种结果之间的关系，或者遇到无法直接观察到的变量(即潜在变量)。这些都是传统统计方法无法很好解决的问题。自20世纪80年代以来，结构方程模型发展迅速，弥补了传统统计方法的不足，成为多元数据分析的重要工具。(1)多因变量的同时处理结构方程分析可以同时考虑和处理多个因变量。在回归分析或路径分析中，即使统计结果图表显示了多个因变量，事实上，在计算回归系数或路径系数时，每个因变量仍然是逐个计算的。因此，图表似乎同时考虑了多个因变量，但在计算对一个因变量的影响或关系时，忽略了其他因变量的存在和影响。(2)允许的自变量和因变量包括测量误差、态度和行为等变量，这些变量通常包含误差，不能简单地用一个指标来衡量。结构方程分析允许自变量和因变量都包含测量误差。变量也可以用多个指标来衡量。传统方法计算的潜在变量之间的相关系数可能与结构方程分析计算的相关系数相差很大。同时，因子结构和因子关系的估计假设潜在变量之间的相关性应该被理解。每个潜在变量都由多个指标或主题来衡量。常见的方法是通过对每个潜在变量的因子分析来计算潜在变量(即因子)和主题(即因子负荷)之间的关系，然后获得因子得分作为潜在变量的观察值，然后计算因子得分作为潜在变量之间的相关系数。这是两个独立的步骤。在结构方程中，这两个步骤同时进行，即同时考虑因素和主题之间的关系以及因素和因素之间的关系。(4)允许更大弹性的测量模型传统上，我们只允许每个受试者(指标)从属于一个因素，但结构方程分析允许更复杂的模型。例如，如果我们用英语写的数学问题来衡量学生的数学能力，测试分数(指数)从属于数学因素和英语因素(因为分数也反映了英语能力)。传统的因子分析难以处理复杂的隶属度模型，如一个指标的多个因子或高阶因子。(5)估计整个模型的拟合度在传统的路径分析中，我们只估计每条路径的强度(变量之间的关系)。在结构方程分析中，除了上述参数的估计外，还可以计算不同模型对同一样本数据的总体拟合度，从而判断哪个模型更接近数据所呈现的关系。偏最小二乘分析：一种新的多元统计数据分析方法。在一种算法下，可以同时实现两组变量之间的回归建模(多元线性回归)、数据结构简化(主成分分析)和相关分析(典型相关分析)。(1)研究目的，1。理解偏最小二乘方法的基本原理和具体步骤，构建具有两个潜在变量的结构方程模型；2.了解结构方程建模的偏最小二乘分析方法的试验范围；3.对具体数据进行了结构方程建模的偏最小二乘分析，并对分析结果进行了解释。在前人理论的基础上，对顾客满意度指数分析模型进行了改进。2.欧洲顾客满意度数据结构方程模型的偏最小二乘分析：3.通过与其他结构方程分析方法的比较，说明了该方法的优缺点。结构方程是在统计理论的基础上发展起来的，统计理论是在20世纪70年代由KarlJoreskog和DagSorbom等学者提出的。它是一种综合应用和改进在过去的十几二十年里，结构方程已经成为一种非常普遍和主要的线性统计建模技术，广泛应用于经济学、管理学、行为科学等领域的研究，尤其是客户满意度指数分析模型。在某种程度上，它可以看作是计量经济学、计量社会学和计量心理学中统计分析方法的综合。常见的统计方法如多元回归、因子分析和路径分析实际上是结构方程模型的一个特例。目前，结构方程模型仍然是多元统计分析的前沿研究领域，新的建模技术不断被提出。偏最小二乘算法是一种新型的多元统计分析技术。其研究重点是多元因变量的回归建模，可以在自变量之间多重共线性的条件下进行建模。它更容易识别信息和噪声，并具有很强的解释因变量的能力。(4)创新和项目特点。1)改进的顾客满意度指数分析模型；2.对欧洲顾客满意度数据进行结构方程建模的偏最小二乘分析，计算其误差；3.通过与其他结构方程分析方法的比较，说明了该方法的优缺点。(5)技术路线、需要解决的问题和预期效果。在分析前人理论的基础上，对顾客满意度指数分析模型进行了改进。并对模型进行了实证分析，即对欧洲顾客满意度数据进行结构方程建模的偏最小二乘分析，并计算其误差。通过误差计算，比较了其他结构方程分析方法和偏最小二乘分析方法的优缺点。预计将发表1-2篇学术论文。(6)项目研究日程，从2014年9月至2015年6月