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结构方程模型与偏最小二乘法报告人:宁禄乔吴兵福何涛主要内容结构方程模型简介结构方程模型原理e因子模型e路径模型结构方程模型与偏最小二乘法令基于两个潜变量的偏最小二乘法基于多个潜变量的偏最小二乘法偏最小二乘法的几何意义结构方程模型简介冷结构方程模型(StructuralEquationModel,SEM)冷协方差结构模型(CovarianceStructureModeling,CSM)线性结构方程模型LISREL(LInearStructuralRELationship冷基于变量的协方差(相关系数)矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法应用于社会学、教育学、心理学等为何要用结构方程模型很多社会、心理研究中涉及的变量,都不能准确直接地测量,这种变量称为潜变量(Latentvariable),如智力、学习动机、家庭社会经济地位等等。我们只好退而求其次,用一些外显指标(observableindicators),去间接测量这些潜变量。令例如:a以学生父母教育程度、父母职业及其收入(共6个变量),作为学生家庭社会经济地位(潜变量)的指标a以学生语文数学、英语三科成绩(外显变量),作为为何要用结构方程模型令回归分析虽然容许因变量含测量误差,但需要假设自变量是没有误差的。当自变量和因变量都不能准确测量时,理论上来说,线性回归方程是不能用来估计变量之间的关系。结构方程分析经常用来比较不同的模型。例如,被测试学生接收多个科目(语文,数学,英语,生物,化学,物理,地理,历史等)的测验,我们提出不同模型去解释各种能力之间的关系。这包括:(1)所有能力可用一个一般能力(类以心理学上一般智力)来表达;(2)各种能力可分为文理两类;(3)其他。结构方程分析将同一组数据用不同的模型去拟合,看看哪一个模型拟合得更好,从而推测学生各科目能力的结构。种量化研究方法定性研究一>定量研究(演绎)例如顾客满意度与顾客忠诚e智商,情商与成就令定量研究一>定性研究(归纳)调査问卷一数据挖掘结构方程分析纯粹验证(strictlyconfirmatory):只有一个模型去拟合一个样本数据,分析目的是决定接受还是拒绝这个模型选择模型(alternativemodel):提出数个不同的可能模型,从各模型拟合样本数据的优劣,决定哪个模型最为可取。模型产生(modelgenerating):先提出一个或多个基本模型,检査这些模型是否拟合样本数据,基于理论或样本数据,分析找出模型中拟合欠佳的部分,修改模型,并通过同一数据或其他样本,检査修正模型的拟合程度,整个分析过程的目的在于生一个最佳模型。,4600.150.120.120.1400.10100模型学科可分为三组(即三个因子):e学科1,4,5为一组;e学科2,6,7为一组e学科3,8,9为一组e这三组成绩可

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