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文档简介
关于结构方程模型1第1页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三2概念结构方程模型(SEM),协方差结构模型(CSM);结构方程分析,是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法,也称为协方差结构分析第2页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三3第3页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三4第4页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三5第5页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三6为什么用SEM潜变量:智力、学习成就、学习动机等;外显变量:学生的语文成绩、数学成绩、英语成绩等;SEM:一个数学模型,可用于分析一些涉及潜变量的复杂关系;第6页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三7SEM的优点同时处理多个因变量;容许自变量和因变量含测量误差;同时估计因子结构与因子关系;容许更大弹性的测量模型;估计整个模型的拟合程度第7页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三8SEM的分析纯粹验证(strictlyconfirmatory,SC);心目中只有一个模型
这类分析不多,无论接受还是拒绝,仍希望有更佳的选择选择模型(alternativemodels,AM);从拟合的优劣,决定那个模型最为可取但我们仍常做一些轻微修改,成为MG类的分析产生模型(modelgenerating,MG);先提出一个或多个基本模型基于理论或数据,找出模型中拟合欠佳的部份修改模型,通过同一或其他样本,检查修正模型modelrespecification的拟合程度,目的在于产生一个最佳模型第8页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三9100名学生在9个不同学科间的相关系数(correlationcoefficientmatrix)第9页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三10第10页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三11
再生/隐含矩阵
(reproduced/impliedmatrix)
第11页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三12第12页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三13第13页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三14依据及指定模型找出与相距最小的
样本相关(或协方差)矩阵
correlation/covariancematrix
一个或多个有理据的可能模型
(alternativemodels)输出
Output输入InputSEM程式program(e.g.,LISREL)
、各路径参数(因子负荷loading、因子相关系数factorcorrelations等)各种拟合指数第14页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三15第15页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三16第16页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三17第17页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三18第18页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三19第19页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三20第20页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三21第21页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三22_________________________________________________________________________________________________(no.ofestimatedparameters)模型
df
NNFICFI需要估计的参数个数
______________________________________________________________________________________________
M12440.973.982 21=9Load+
9Uniq+
3Corr
M227
503.294.47118=9Load+
9Uniq
M326
255.647.74519=9Load+9Uniq+
1Corr
M426
249.656.752
19=9Load+
9Uniq+
1CorrM527
263.649
.727
18=9Load+
9Uniq
M624
422.337.558
21=9Load+
9Uniq+
3CorrM7 21
113
.826
.89824=9Load+
9Uniq+
6Corr
______________________________________________________________________________________________第22页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三23模型比较
(ModelComparison)自由度(df),拟合程度(fit),不能保证最好,可能存在更简洁(parsimonious)又拟合(fit)得很好的模型输入Input:相关(或协方差)矩阵correlation/covariancematrix一个或多个有理据的可能模型(alternativemodels)输出Output:既符合某指定模型,又与差异最小的矩阵估计各路径参数parameter(因子负荷loading、因子相关系数factorcorrelations等)。计算出各种拟合指数(goodnessoffitindexes)第23页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三24SEM分析步骤模型构建;模型拟合;模型评价;模型修正第24页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三25
指定观测变量与潜变量(因子)的关系、各潜变量间的相互关系(指定哪些因子间有相关或直接效应directeffect)在复杂的模型中,可以限制constrain因子负荷loading或因子相关系数等参数的数值或关系(例如,2个因子间相关系数correlation等于0.3;2个因子负荷必须相等)模型建构(modelspecification),第25页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三26模型拟合(modelfitting) 通常用ML作模型参数的估计(versus回归分析,通常用所最小二乘方法拟合模型,相应的参数估计称为最小二乘估计)第26页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三27第27页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三28第28页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三29结构方程的解solution是否适当proper,估计是否收敛,各参数估计值是否在合理范围内(例如,相关系数在+1与-1之内)参数与预设模型的关系是否合理。当然数据分析可能出现一些预期以外的结果,但各参数绝不应出现一些互相矛盾,与先验假设有严重冲突的现象检视多个不同类型的整体拟合指数,如NNFI、CFI、RMSEA等模型评价(modelassessment) 第29页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三30第30页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三31第31页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三32第32页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三33第33页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三34第34页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三35第35页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三36第36页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三37第37页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三38CFI;RMSEA第38页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三39模型修正(modelmodification)依据理论或有关假设,提出一个或数个合理的先验模型apriorimodel检查潜变量(因子)与指标(题目)间的关系,建立测量模型measurementmodel可能增删或重组题目若用同一样本数据去修正重组测量模型,再检查新模型的拟合指数,这十分接近探索性因素分析,所得拟合指数,不足以说明数据支持或验证模型第39页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三40可以循序渐进地,每次只检查含2个因子的模型,确立测量模型部分的合理后,最后才将所有因子合并成预设的先验模型,作一个总体检查对每一模型,检查标准误、t值、标准化残差stdresiduals、修正指数ModificationindexMI、参数期望改变值expectedchange、及各种拟合指数fitindex,据此修改模型并重复步骤。这最后的模型是依据某一个样本数据修改而成,最好用另一个独立样本,交互确定cross-validate模型修正(modelmodification)第40页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三41结构方程模型的优点
同时处理多个因变量(manydependentvariables)同时估计因子结构factorstructure和因子关系第41页,讲稿共44页,2023年5月2日,星期三42容许自变量independentvariable和因变量dependentvariable含测量误差measurementerror[传统方法(如回归regression)假设自变量independentvariable没有误差]_______________________________________
英文
中文_
观察真误差观察真误差
得分分数得分分数observedtrueerrorobservedtrueerrorscorescorescorescore
X
TxeY
Tye_
8
7+15
3+2
5
6-16
7-17
5+29
7+2
9
8+15
8-3......X=Tx+e Y=Ty+eifr(X,Y)=0.5r(Tx,Ty)=0.5/[(rXt-t)(rYt-t)]1/2=0.71(assumert-t=0.7)第42页,讲稿共44页
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