SEM原理、应用及操作讲解

1、SEM原理、应用及操作原理、应用及操作主要内容主要内容nPART A：SEM原理nPART B：SEM应用nPART C：SEM上机操作SEM的定义的定义 结构方程模型（结构方程模型（Structural Equation Modeling/ Structural Equation Model/ Structure Equation Modeling，简称，简称SEM）是基于变量的协方差矩阵来分析变量之）是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种综合性的统计方法，因此又间关系的一种综合性的统计方法，因此又称为协方差结构分析。称为协方差结构分析。 SEM的优点的优点 同时处理多个因变量；同时

2、处理多个因变量； 容许自变量和因变量含有误差，精确估计容许自变量和因变量含有误差，精确估计观察变量与潜在变量之间的关系；观察变量与潜在变量之间的关系； 同时估计因子结构和因子关系；同时估计因子结构和因子关系； 可以估计整个模型和数据的拟合程度。可以估计整个模型和数据的拟合程度。 相关概念相关概念 潜变量潜变量(latent variable) ：不能被直接测量的：不能被直接测量的变量；变量； 内生潜变量内生潜变量:受其它潜变量影响的潜变量，也称为因变量受其它潜变量影响的潜变量，也称为因变量、内显潜变量、内生因子（、内显潜变量、内生因子（Endogenous Factors）等）等； 外生潜变量

3、外生潜变量:由系统外其他因素决定的潜变量，也称为自由系统外其他因素决定的潜变量，也称为自变量、外显潜变量、外生因子（变量、外显潜变量、外生因子（Exogenous Factors）等；）等； 指标指标(observable indicators)：间接测量潜变：间接测量潜变量的指标，也称为观测变量；量的指标，也称为观测变量； 内生指标内生指标:间接测量内生潜变量的指标；间接测量内生潜变量的指标； 外生指标外生指标:间接测量外生潜变量的指标。间接测量外生潜变量的指标。相关概念（续相关概念（续1） 中介变量（中介变量（Mediator）：）：考虑自变量考虑自变量X对因变对因变量量Y的影响，如果的影

4、响，如果X 通过影响变量通过影响变量M 来影响来影响Y，则，则称称M 为中介变量为中介变量； 中介效应（中介效应（Mediator Effects;Mediating Effect） 调节变量调节变量(Moderator)：如果变量如果变量Y与变量与变量X的的关系是变量关系是变量M 的函数，称的函数，称M 为调节变量；为调节变量； 调节效应（调节效应（Moderator Effects;Moderating Effect）相关概念（续相关概念（续2） 控制变量（控制变量（Control Variable; Control Variables; Controlled Variable ）：是指）

5、：是指那些除了实验因素那些除了实验因素(自变量自变量)以外的所有影响以外的所有影响实验结果的变量实验结果的变量,这些变量不是本实验所要这些变量不是本实验所要研究的变量研究的变量,所以又称无关变量、无关因子所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。、非实验因素或非实验因子。 题项题项(Items):具体操作问题具体操作问题结构方程模型的结构结构方程模型的结构 测量模型测量模型:测量指标与潜变量之间的关系测量指标与潜变量之间的关系 x=x+ y= y+ 其中，其中， ：外生潜变量：外生潜变量(xi) ：内生潜变量：内生潜变量(eta) x：外生指标：外生指标 ：x的误差项的误差项(del

6、ta) y：内生指标：内生指标 ：y的误差项的误差项(epsilon) x：外生指标与外生潜变量的关系：外生指标与外生潜变量的关系(lambda) y：内生指标与内生潜变量的关系：内生指标与内生潜变量的关系结构方程模型的结构（续）结构方程模型的结构（续） 结构模型结构模型 对于潜变量间的关系，可用结构方程对于潜变量间的关系，可用结构方程 表示：表示： =B+ ：内生潜变量：内生潜变量(eta) ： 外生潜变量外生潜变量(xi) B：内生潜变量间的关系：内生潜变量间的关系(bta) ：外生潜变量对内生潜变量的影响：外生潜变量对内生潜变量的影响(gamma) ： 结构方程的残差项结构方程的残差项(

7、zeta) SEM的八个矩阵的八个矩阵SEM主要参数主要参数结构方程模型的路径系数图结构方程模型的路径系数图SEM路径系数图图形规则路径系数图图形规则 椭圆形表示潜变量椭圆形表示潜变量 绿色椭圆形代表外生潜变量；绿色椭圆形代表外生潜变量； 黄色椭圆形代表内生潜变量；黄色椭圆形代表内生潜变量； 长方形代表观测指标长方形代表观测指标 灰色长方形代表外生观测指标；灰色长方形代表外生观测指标； 亮蓝色长方形代表内生观测指标；亮蓝色长方形代表内生观测指标； 长方形代表观测指标长方形代表观测指标 SEM路径系数图图形规则（续）路径系数图图形规则（续） 单向箭头表示单向影响或效应单向箭头表示单向影响或效应

8、潜变量之间；潜变量与观测指标之间；潜变量之间；潜变量与观测指标之间； 单向箭头且无起始图形表示测量误差或未单向箭头且无起始图形表示测量误差或未 被解释部分被解释部分 潜变量；观测指标；潜变量；观测指标； 双向弧形箭头表示相关关系双向弧形箭头表示相关关系 潜变量之间；观测指标之间；潜变量之间；观测指标之间；SEM拟合指标拟合指标 2与与 2/df ： 2值越小，说明实际矩阵和输入矩阵的差异越小，说明假设模型和样本值越小，说明实际矩阵和输入矩阵的差异越小，说明假设模型和样本数据之间拟合程度越好。数据之间拟合程度越好。 拟合优度指数（拟合优度指数（Goodness of Fit Index，GFI）

9、和调整拟合优度指）和调整拟合优度指数（数（Adjusted Goodness of Fit， AGFI）：）：反映了假设模型能够解释的协方反映了假设模型能够解释的协方差的比例，拟合优度指数越大，说明自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总差的比例，拟合优度指数越大，说明自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比越高。变动的百分比越高。 残差均方根（残差均方根（Root Mean square Residual，RMR）和近似误差均）和近似误差均方根（方根（Root Mean Square Error of Approximation，RMSEA）：）：残差残差均方

10、根和近似误差均方根是测量输入矩阵和估计矩阵之间残差均值的平方根，数值越小则说明均方根和近似误差均方根是测量输入矩阵和估计矩阵之间残差均值的平方根，数值越小则说明模型拟合程度越佳。模型拟合程度越佳。 规范拟合指数（规范拟合指数（Normed Fit Index，NFI）和增量拟合指数（）和增量拟合指数（Incremental Fit Index ，IFI）：）：规范拟合指数是测量独立模型与假设模型之间卡方规范拟合指数是测量独立模型与假设模型之间卡方值的缩小比例。但其与卡方指数一样，容易收到样本容量的影响，为弥补其缺点，学者建议采值的缩小比例。但其与卡方指数一样，容易收到样本容量的影响，为弥补其缺

11、点，学者建议采用增量拟合指数来衡量模型优度。用增量拟合指数来衡量模型优度。 比较拟合指数（比较拟合指数（Comparative Fit Index，CFI ）：）：比较拟合指数反映了独比较拟合指数反映了独立模型与假设模型之间的差异程度，数值越接近立模型与假设模型之间的差异程度，数值越接近1，则假设模型越好。，则假设模型越好。 SEM拟合指标范例拟合指标范例Degrees of Freedom = 59Degrees of Freedom = 59Independence CAIC = 2098.63 Independence CAIC = 2098.63 SEM拟合指标建议值拟合指标建议值拟合

12、指标2/dfGFIAGFINFIIFICFIRMRRMSEAP建议值50.90.90.90.90.90.050.080.05SEM步骤步骤 概念模型设定概念模型设定 研究假设研究假设 变量的测量变量的测量 数据初步处理：描述性统计指标；数据初步处理：描述性统计指标； 信度和效度检验：信度和效度检验：系数系数 、EFA 和和CFA； 模型估计模型估计 模型评价模型评价 模型修正模型修正 假设检验假设检验典型步骤范例典型步骤范例SEM工具工具 LISREL 语法见长语法见长 必须使用必须使用PRELIS计算出计算出COR or COV矩阵作为输入矩阵作为输入 也可以画图也可以画图 AMOS 图形见

13、长图形见长 可以直接以原始数据作出输入可以直接以原始数据作出输入 适合于初学者适合于初学者 Mplus or EQSLISREL 文件类型文件类型 *.ls8: LISREL语法文件，用以执行语法文件，用以执行ISREL分析分析 *.spl: SIMPLIS语法文件，用以执行语法文件，用以执行SIMPLIS分析分析 *.pth: LISREL路径文件，用以存放路径文件，用以存放LISREL执行完毕后的路径执行完毕后的路径 图型图型 *.pr2: PRELIS语法文件，用以执行语法文件，用以执行PRELIS分析分析 *.out: LISREL结果文件，用以存放结果文件，用以存放LISREL执行完

14、毕的报表。执行完毕的报表。 *.dat: 原始数据文件，用以存放待分析的原始数据。原始数据文件，用以存放待分析的原始数据。 *.cor: 相关矩阵档，用以存放待分析的相关矩阵数据。相关矩阵档，用以存放待分析的相关矩阵数据。 *.cov: 共变矩阵档，用以存放待分析的共变矩阵数据。共变矩阵档，用以存放待分析的共变矩阵数据。 *.lab: 卷标文件，用以存放各变项的卷标数据。卷标文件，用以存放各变项的卷标数据。 *.wmf: LISREL路径文件经转换后的图形文件，可以复制到路径文件经转换后的图形文件，可以复制到 WORD软件中使用软件中使用其他说明其他说明 数据样本容量：样本数在数据样本容量：样

15、本数在100以下不宜；样本以下不宜；样本量与题项数比例至少要在量与题项数比例至少要在5:1以上；理想的样以上；理想的样本量与题项数比例为本量与题项数比例为10-25倍。倍。 对于标准化路径系数而言，其绝对值大于以上对于标准化路径系数而言，其绝对值大于以上算是大效果、为中效果，小于为小效果算是大效果、为中效果，小于为小效果主要内容主要内容nPART A：SEM原理nPART B：SEM应用nPART C：SEM上机操作SEM应用应用 理论模型构建理论模型构建 文献综述文献综述 模型构建模型构建 变量确定变量确定 研究假设研究假设 研究设计研究设计 变量的测量变量的测量 问卷设计问卷设计 数据收集

16、数据收集 研究方法和研究工具研究方法和研究工具 数据分析数据分析 描述性统计描述性统计 信度分析信度分析 EFA CFA SEM 假设检验假设检验 潜变量假设检验潜变量假设检验 中介变量假设检验中介变量假设检验 调节变量假设检验调节变量假设检验 结论与讨论结论与讨论理论模型构建理论模型构建 文献综述文献综述 别人做了什么别人做了什么 我打算做什么我打算做什么 (示例示例) 如何找文献如何找文献 关键字关键字中文文献中文文献 中文文献中文文献英文文献英文文献 英文文献英文文献英文文献英文文献 工具：工具：scholar google、ABI、EBSCOhost 图书馆数据应用（图书馆数据应用（示

17、例示例） 如何保存文献如何保存文献 打分（打分（示例示例） 归档（示例）归档（示例）本文研究概念模型本文研究概念模型理论学派研究范式优势基础市场竞争行为结构学派结构-行为-绩效产业结构产业识别-战略选择-竞争资源学派资源-优势-绩效关键性资源资源识别-资源价值计算-资源利用能力学派能力-优势-绩效关键性能力能力识别-市场选择-能力升级动态能力理论动态能力-优势-绩效动态能力确立-获取-升级时基竞争理论时间压缩能力优势时间扫描-替代-快速抢占市场概念模型拓展概念模型拓展企业资源维度变量的确定企业资源维度变量的确定n企业声誉（Company Reputation）n产品声誉（Product Rep

18、utation）n员工技能（Employee Know-how）n企业文化（Culture）n组织网络（Organizational Networks）n开放性组织结构（Organization Structure）nHall(1993) 速度营销动态能力维度变量的确定速度营销动态能力维度变量的确定竞争优势维度与企业绩效维度变量的确定竞争优势维度与企业绩效维度变量的确定n竞争优势n有效性n速度n企业绩效n市场绩效n财务绩效调节变量、控制变量和中介变量调节变量、控制变量和中介变量n调节变量：市场环境和技术环境n中介变量：速度营销竞争优势n控制变量：企业类型/企业司龄/企业规模/ 所在部门/担任职

19、务 概念全模型概念全模型变量的测量变量的测量 原则原则 尽量借鉴现有文献（信度、内容效度）尽量借鉴现有文献（信度、内容效度） 尽量全面尽量全面 符合理论依据符合理论依据 示例示例（5.1.1 企业声誉的测量企业声誉的测量 ） 与确定变量的区别与确定变量的区别 突出操作性定义（如速度在不同背景下的含义）突出操作性定义（如速度在不同背景下的含义） 突出测量性指标突出测量性指标 确定变量时，体现为变量与变量之间的关系确定变量时，体现为变量与变量之间的关系问卷设计问卷设计数据收集数据收集 回收率回收率 样本的回收率样本的回收率 有效回收率有效回收率 样本描述样本描述 分布情况分布情况 合理性合理性 代

20、表性代表性主要内容主要内容nPART A：SEM原理nPART B：SEM应用nPART C：SEM上机操作数据分析数据分析 描述性统计描述性统计 均值均值 MIN 和和MAX 标准差标准差 单个测量指标分布单个测量指标分布 信度检验信度检验 信度（信度（Reliability）又可称为可靠性，是指测验的可信程度。信）又可称为可靠性，是指测验的可信程度。信度好的指标在同样或类似的条件下重复操作，可以得到一致或稳度好的指标在同样或类似的条件下重复操作，可以得到一致或稳定的结果。它主要表现测验结果的一致性、一贯性、再现性和稳定的结果。它主要表现测验结果的一致性、一贯性、再现性和稳定性定性 指标：指

21、标：alpha值在值在以上以上 工具：工具：数据分析数据分析效度检验效度检验 内涵内涵 内容效度：内容效度指测试或量表内容或题项的适当性与代表性内容效度：内容效度指测试或量表内容或题项的适当性与代表性。 构建效度：建构效度是指测量结果体现出来的某种结构与测值之构建效度：建构效度是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。间的对应程度。 一般分为聚合效度（一般分为聚合效度（Convergent Validity）和）和区分效度（区分效度（Discriminant Validity）。）。 聚合效度：当测量同一构念的多重指标彼此间聚合或有关连时，聚合效度：当测量同一构念的多重指标彼此间聚合

22、或有关连时，表明聚合效度存在表明聚合效度存在 区分效度：区分效度是指当一个构念的多重指标相聚合或呼应时区分效度：区分效度是指当一个构念的多重指标相聚合或呼应时，则这个构念的多重指标也应与其相对立之构念的测量指标有负，则这个构念的多重指标也应与其相对立之构念的测量指标有负向相关，若相关程度越低，则区分效度越好。向相关，若相关程度越低，则区分效度越好。 研究方法研究方法 因子分析因子分析(EFA and CFA) 平均提取方差（平均提取方差（Average Variance Extracted，AVE）（）（示例示例）效度检验效度检验因子分析步骤因子分析步骤 步骤步骤1：Bartlett球度检验和

23、球度检验和KMO 步骤步骤2：探索性因子分析（：探索性因子分析（EFA） 步骤步骤3：验证性因子分析（：验证性因子分析（CFA）步骤步骤1： Bartlett球度检验和球度检验和KMO 目的：是否适合进行因子分析；目的：是否适合进行因子分析； Bartlett球度检验从检验整个相关矩阵出发球度检验从检验整个相关矩阵出发，其零假设为相关矩阵是单位阵，即各观，其零假设为相关矩阵是单位阵，即各观测变量之间是不相关的，这时认为不适合测变量之间是不相关的，这时认为不适合做因子分析。建议值做因子分析。建议值0.8. KMO是用于比较观测值相关系数值与偏相是用于比较观测值相关系数值与偏相关系数值的一个指标，

24、其值愈逼近于关系数值的一个指标，其值愈逼近于1，表，表明对这些变量进行因子分析的效果愈好。明对这些变量进行因子分析的效果愈好。 工具：工具：SPSS 步骤步骤2: EFA 目的：在事先不知道影响因素的基础上，完目的：在事先不知道影响因素的基础上，完全依据资料数据，利用统计软件以一定的原全依据资料数据，利用统计软件以一定的原则进行因子分析，最后得出因子的过程；则进行因子分析，最后得出因子的过程； 步骤：步骤： 因子矩阵，抽取公共因子；因子矩阵，抽取公共因子； 根据题项含义，定义公共因子；根据题项含义，定义公共因子；(示例：示例：) 判别：因子载荷系数判别：因子载荷系数 工具：工具：SPSS步骤步

25、骤3: CFA 目的：利用先验信息，在已知因子结构情目的：利用先验信息，在已知因子结构情况下检验所搜集的数据资料是否按事先预况下检验所搜集的数据资料是否按事先预定的结构方式产生作用；定的结构方式产生作用； 判别：判别： 因子载荷；因子载荷； 拟合指标拟合指标(示例：示例：) 工具：工具：LISRELEFA和和CFA区别区别EFA是在事先不知道影响因素的基础上，完全依据资料数据，利是在事先不知道影响因素的基础上，完全依据资料数据，利用统计软件以一定的原则进行因子分析，最后得出因子的过程；用统计软件以一定的原则进行因子分析，最后得出因子的过程；CFA充分利用了先验信息，在已知因子的情况下检验所搜集的数充分利用了先验信息，在已知因子的情况下检验所搜集的数据资料是否按事先预定的结构方式产生作用；据资料是否按事先预定的结构方式产生作用；因此因此EFA主要是为了找出影响观测变量的因子个数，以及各个