路径分析原理(课堂PPT)
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第10章路径分析
两个非饱和模型中将路径较多的称为模型1，路径较少的 称为模型2，模型2嵌套在模型1中。将模型1作为基准模型 ，模型2作为检验模型。
设模型 1中包含p个方程，它们的决定系 数分别为：
2 Rc21 , Rc22 ,...,Rcp , 那么，该模型能够解释 的方差为： 2 Rc2 1 1 Rc21 1 Rc22 1 Rcp ,
量划分为自变量和因变量，而是分为 外生变量(exogenous variable)和内生 变量(endogenous variable)。路径分 析的主要功能是将自变量对因变量的 毛作用（简单相关系数或简单回归系 数）分解为直接作用和各种形式的间 接作用，使整个模型中变量的因果关 系更为具体，因果关系的机制更清楚。
探索性：事先没有明确的理论假设，而是完全依赖统计 得到较高拟合度的模型。
验证性：事先已有理论依据及假设设置的模型，检验经 过修正的模型与原假设模型是否不同。
路径模型的识别
模型的识别
模型中所有变量间的相关系数都可以用路径系数函数的 形式来表示，那么所有变量间的路径系数是否能够完全 以相关系数来表示，就是模型的识别问题。
相关原因模型
z1 e1
e1 z1 p31 p21 z2 e2 p32 z3 e3 r 1 12
z 2 p21 z1 e2 z3 p31 z1 p32 z 2 e3 1 z1 p21 z1 e2 n n z1 z1 p z1e2 p 0 p 21 21 21 n n 1 1 r13 z1 z3 z1 p31 z1 p32 z 2 e3 n n z1 z1 z1 z 2 z1e3 p31 p32 n n n 1 p31 r12 p32 0 p31 p21 p32
第三章-路径分析PPT课件
，没有直接或间接的反馈，而且所有的误差项不相关
路径图中没有环，误差项之间没有双向（弧线）箭头
•8
❖ 非递归模型。至少符合以下条件之一
模型中任意两个变量之间存在直接或间接的反馈作用 某变量存在自身反馈作用（自相关） 误差项相关
内生变量的误差项与其外生变量相关 不同内生变量的误差项相关 路径图中有环，误差项之间有双向（弧线）箭头
建立待估计参数个数与方程个数的关系，以判断 模型参数是否能够识别或者估计。
•14
极大似然估计(MLE)
❖ 基本思想：在已经得到实验结果的情况下，我们应该寻找 使这个结果出现的可能性最大的参数作为真实参数的估计
❖ 似然函数：
n
离散型随机L变 ()量 ： p(ix;),
i1
n
连续性随机L变 ()量 ： f(xi;), i1
•3322
本讲内容
3.1模型设定-路径图 3.2参数估计 3.3模型检验与评价 3.4效应分解
•1
路径分析的步骤
❖ 模型设定 ❖ 参数估计
递归模型：OLS 非递归效应：ML/LS/GLS
❖ 模型检验与评价 ❖ 效应分解
因果效应：变量之间由于存在因果关系而产生的影响作用 直接效应/间接效应
虚假效应：两个内生变量的相关系数中，由于共同的起因产生影 响作用的部分
❖ 似然函数反映了参数的各个不同取值导出实验结果的可能 性的大小，我们选择使似然函数达到最大值的那个参数值 作为参数的估计。
•15
模型的协方差矩阵
Y BY X 其中，E ( X ) E ( ) 0, Cov( X , ) 0 Y BY X (I B)Y X Y (I B)1(X )
非递归路径模型单个方程的识别
❖ 阶条件（必要条件）：若第i个方程未包括的内生变 量和外生变量数之和大于或等于p-1 ，则该方程有可 能被识别
路径图中没有环，误差项之间没有双向（弧线）箭头
•8
❖ 非递归模型。至少符合以下条件之一
模型中任意两个变量之间存在直接或间接的反馈作用 某变量存在自身反馈作用（自相关） 误差项相关
内生变量的误差项与其外生变量相关 不同内生变量的误差项相关 路径图中有环，误差项之间有双向（弧线）箭头
建立待估计参数个数与方程个数的关系，以判断 模型参数是否能够识别或者估计。
•14
极大似然估计(MLE)
❖ 基本思想：在已经得到实验结果的情况下，我们应该寻找 使这个结果出现的可能性最大的参数作为真实参数的估计
❖ 似然函数：
n
离散型随机L变 ()量 ： p(ix;),
i1
n
连续性随机L变 ()量 ： f(xi;), i1
•3322
本讲内容
3.1模型设定-路径图 3.2参数估计 3.3模型检验与评价 3.4效应分解
•1
路径分析的步骤
❖ 模型设定 ❖ 参数估计
递归模型：OLS 非递归效应：ML/LS/GLS
❖ 模型检验与评价 ❖ 效应分解
因果效应：变量之间由于存在因果关系而产生的影响作用 直接效应/间接效应
虚假效应：两个内生变量的相关系数中，由于共同的起因产生影 响作用的部分
❖ 似然函数反映了参数的各个不同取值导出实验结果的可能 性的大小，我们选择使似然函数达到最大值的那个参数值 作为参数的估计。
•15
模型的协方差矩阵
Y BY X 其中，E ( X ) E ( ) 0, Cov( X , ) 0 Y BY X (I B)Y X Y (I B)1(X )
非递归路径模型单个方程的识别
❖ 阶条件（必要条件）：若第i个方程未包括的内生变 量和外生变量数之和大于或等于p-1 ，则该方程有可 能被识别
路径分析ppt课件
8
模型设定
• 研究者根据前期研究的结果，或者专业背景知识来设定初始的理论模型。 该模型应当包括各种可能的路径，并一般会以一张路径图的形式被绘制出 来，以便能够帮助研究者较好地理清各种关系。
9
参数估计
• 对模型中的参数加以估计，如果模型设定有误，则可能会导致整个模型无 法被估计（无解或无唯一解），此时应当对模型加以修正，直至得到初步 的估计值。
自变量和因变量（就具体方程而言） 外生变量x和内生变量y（就整个模型而言） 路径系数的种类： 由外生变量影响内生变量的路径系数（ϒ） 由内生变量到内生变量的路径系数（β） 下标规则
第一个下标表示结果变量，第二个下标表示原因变量
14
模型形式
Y是随机变量，服从多元正态分布，且每一个Y变量的残差项之间相互独立； X为非随机变量，无测量误差，且相互独立 随机扰动项服从零均值，方分布差为常数的多元正态分布，且与X不相关。 为了保证参数的有效估计，样本量至少大于待估计参数个数的10倍。
增加或减少内生变量，相当于增加或减少方程； 保持内生变量不变，只增加或减少外生变量 保持内生变量和外生变量不变，但变动它们之间的路径联系 保持内生变量、外生变量不变和它们之间的路径联系不变，只变动残差的相关模式
12
效应分解
因果效应：也称相关系数分解，是将变量之间的相关系数分解为
二、为什么要使用路径分析
通常的回归分析有些不足，例如：
1.只能包含一个因变量 2.不能分析间接变量
路径分析的优点：
1.能处理多个因变量和中介变量的问题、处理一些变量互为因果的问题 2.通过相关系数衡量变量间的相关程度、通过路径系数确定变量间的因果关系。 3.不仅能说明变量间的直接效应，而且能说明变量间的间接效应
模型设定
• 研究者根据前期研究的结果，或者专业背景知识来设定初始的理论模型。 该模型应当包括各种可能的路径，并一般会以一张路径图的形式被绘制出 来，以便能够帮助研究者较好地理清各种关系。
9
参数估计
• 对模型中的参数加以估计，如果模型设定有误，则可能会导致整个模型无 法被估计（无解或无唯一解），此时应当对模型加以修正，直至得到初步 的估计值。
自变量和因变量（就具体方程而言） 外生变量x和内生变量y（就整个模型而言） 路径系数的种类： 由外生变量影响内生变量的路径系数（ϒ） 由内生变量到内生变量的路径系数（β） 下标规则
第一个下标表示结果变量，第二个下标表示原因变量
14
模型形式
Y是随机变量，服从多元正态分布，且每一个Y变量的残差项之间相互独立； X为非随机变量，无测量误差，且相互独立 随机扰动项服从零均值，方分布差为常数的多元正态分布，且与X不相关。 为了保证参数的有效估计，样本量至少大于待估计参数个数的10倍。
增加或减少内生变量，相当于增加或减少方程； 保持内生变量不变，只增加或减少外生变量 保持内生变量和外生变量不变，但变动它们之间的路径联系 保持内生变量、外生变量不变和它们之间的路径联系不变，只变动残差的相关模式
12
效应分解
因果效应：也称相关系数分解，是将变量之间的相关系数分解为
二、为什么要使用路径分析
通常的回归分析有些不足，例如：
1.只能包含一个因变量 2.不能分析间接变量
路径分析的优点：
1.能处理多个因变量和中介变量的问题、处理一些变量互为因果的问题 2.通过相关系数衡量变量间的相关程度、通过路径系数确定变量间的因果关系。 3.不仅能说明变量间的直接效应，而且能说明变量间的间接效应
《学习路径图介绍》课件
工具和资源
具体描述课程学习目标和期望结果。
介绍学习课程中使用的工具和资源。
评估标准
进度跟踪
描述如何检验学生是否理解课程中的概念和内容。
跟踪对学生的学习进度并提供及时反馈。
学习路径图的案例分享
以下是几个成功应用学习路径图的案例：
中学物理
专业认证课程
职业发展规划
•
课程目标
•
审查要求
•
职业选择
•
学习步骤
1
选择学习目标
根据教育要求或学习需求设置学习目标。
确定学习步骤
2
确定学习内容和进程，制定学习计划。
3
设计学习路径图
以学习步骤为指导，设计符合设计原则
考虑评估和反馈
制定课程评估标准，为学生提供及时反
馈。
4
的学习路径图。
学习路径图的关键要素
学习路径图应包括以下的关键要素，以便学生理解和遵循学习进程：
学习目标
•
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
学习资料
•
职业能力评估
•
实验和案例分析
•
自学内容
•
学习和补充教育
•
考试评估
•
测试和反馈
•
职业展望
•
进度跟踪
学习路径图介绍
学习路径图是一种视觉化的学习框架，可以帮助学生理解课程特点和进程。
在本次课件中，我们将通过介绍学习路径图的定义、设计原则、优势、应用
场景、实施步骤以及关键要素来帮助你更好地应用学习路径图。
学习路径图的定义
学习路径图是一种表现课程进程和特点的视觉化图表。它以简单的图形和符号来传达教育信息，帮助学生理解
注重实际性
完整的学习路径图PPT课件
概念
学习路径图，是指以职业技能发展为主轴而设计的一系列学习活动， 是员工在企业内学习路径的直接体现。在这些学习活动中，即包括传统 的课堂培训，又包括其它诸多的学习方式，如岗位实践，接受教练与辅 导，分享及担任内部讲师等。
第1页/共27页
专业分工的不同，可以设立不同的学 习路径图
根据岗位任务的不同，员工可以只跟随一个 专业的学习路径图、也可以同时跟随多个专业 的学习路径图；
发展员工的能力使员工尽快胜任工作使员工尽快胜任工作16从入职到胜任员工需要接受培训和适应环境暂时不能胜任工作任务不能为企业创造价值员工能够胜任一部分工作或者熟练水平达到了一定程员工胜任工作任务个人贡献大于个人所得企业的人力资源投资开始有了回报17快速胜任而非胜任18ge公司的首席学习官jimwilliams美国认知心理学家wellesleyfoshay19能力模型从能力模型到任务模型任务模型结构化的知识declarativeknowledge流程性的知识proceduralknowledge20描绘出切实有效的学习路径图使你的员工尽快地胜任工作能力模型任务模型客户拜访表达技巧人际沟通双赢谈判21学习路径图的效果评估与满意原则培训的3级评估与4级评估不在是彼此分离的而是紧密地联系在了一起
第8页/共27页
能力的稳定性：
低难度能力的稳定性低
可以在短时间内迅速提升或下降，如行政技能、技术知识，可以在1天内从0分 提升到85分，在30天内从85分下降到最低的12分;
高难度的能力稳定性高
在短期内只能有限地提高，或者有限地下降。
第9页/共27页
寻找能力的稳定点
在特定条件下， 正确展现某种行 为的时效性.
第2页/共27页
学习路径图的三大功能
高度：看到天边的彩虹 角度：让我们携起手来
学习路径图，是指以职业技能发展为主轴而设计的一系列学习活动， 是员工在企业内学习路径的直接体现。在这些学习活动中，即包括传统 的课堂培训，又包括其它诸多的学习方式，如岗位实践，接受教练与辅 导，分享及担任内部讲师等。
第1页/共27页
专业分工的不同，可以设立不同的学 习路径图
根据岗位任务的不同，员工可以只跟随一个 专业的学习路径图、也可以同时跟随多个专业 的学习路径图；
发展员工的能力使员工尽快胜任工作使员工尽快胜任工作16从入职到胜任员工需要接受培训和适应环境暂时不能胜任工作任务不能为企业创造价值员工能够胜任一部分工作或者熟练水平达到了一定程员工胜任工作任务个人贡献大于个人所得企业的人力资源投资开始有了回报17快速胜任而非胜任18ge公司的首席学习官jimwilliams美国认知心理学家wellesleyfoshay19能力模型从能力模型到任务模型任务模型结构化的知识declarativeknowledge流程性的知识proceduralknowledge20描绘出切实有效的学习路径图使你的员工尽快地胜任工作能力模型任务模型客户拜访表达技巧人际沟通双赢谈判21学习路径图的效果评估与满意原则培训的3级评估与4级评估不在是彼此分离的而是紧密地联系在了一起
第8页/共27页
能力的稳定性：
低难度能力的稳定性低
可以在短时间内迅速提升或下降，如行政技能、技术知识，可以在1天内从0分 提升到85分，在30天内从85分下降到最低的12分;
高难度的能力稳定性高
在短期内只能有限地提高，或者有限地下降。
第9页/共27页
寻找能力的稳定点
在特定条件下， 正确展现某种行 为的时效性.
第2页/共27页
学习路径图的三大功能
高度：看到天边的彩虹 角度：让我们携起手来
【经典心理学】路径分析课件
X5的信度下限 (即ks2可解释x5 总变异的56%)
因素负荷/ 回归系数
潜变量间的相关
xinzy
SEM 測量模型
xinzy
SEM 结构模型
根据过去的实验、经验与理论… 确定因果关系 绘制路径图
Construct
简单构念(eg age) or 复杂构念 (eg attitude)
单向因果关系
相关关系
xinzy
说明：它是一种验证性技术
理论假设产生因果模型，而路径分析则是分析和 验证因果模型的技术，不能指望用路径分析来寻 找或发现因果关系。
Sem也是一种验证性技术
xinzy
SEM
Sem，即结构方程模型是验证性因子模型和（潜变 量）因果模型的结合。 研究者用SEM也是来确定一个模型是否合理，而不 是来寻找和发现一个合适的模型。 假设为：观测数据=理论模型
模型中被影响或解释的变量。
自我效能感
.13*
.63***
.29**
成就動機
.21**
學業表現
社會期待
.02 xinzy .16*
路径分析的步骤：
➢ 形成理论假设---确定变量及其关系，以路径图的方式显 示出来
➢ 参数估计---路径系数、R2、r、cov等 ➢ 模型修正 ➢ 效应分析—直接、间接因果效应，非因果效应
(模型 a4: 測量模型 IV)
DF3
DF4
V9
E9
F3
F4
V10
E10
V7 V8
E7 E8 (模型 axi3n:zy測量模型 III)
结构方程模式 主要用途
第一、考察理论结构(test of theory)： Strictly confirmatory(SC)-纯验证性 Alternative (competing) models(AM)-竞争模 式选择 Model generating(MG)-模式衍生
因素负荷/ 回归系数
潜变量间的相关
xinzy
SEM 測量模型
xinzy
SEM 结构模型
根据过去的实验、经验与理论… 确定因果关系 绘制路径图
Construct
简单构念(eg age) or 复杂构念 (eg attitude)
单向因果关系
相关关系
xinzy
说明：它是一种验证性技术
理论假设产生因果模型，而路径分析则是分析和 验证因果模型的技术，不能指望用路径分析来寻 找或发现因果关系。
Sem也是一种验证性技术
xinzy
SEM
Sem，即结构方程模型是验证性因子模型和（潜变 量）因果模型的结合。 研究者用SEM也是来确定一个模型是否合理，而不 是来寻找和发现一个合适的模型。 假设为：观测数据=理论模型
模型中被影响或解释的变量。
自我效能感
.13*
.63***
.29**
成就動機
.21**
學業表現
社會期待
.02 xinzy .16*
路径分析的步骤：
➢ 形成理论假设---确定变量及其关系，以路径图的方式显 示出来
➢ 参数估计---路径系数、R2、r、cov等 ➢ 模型修正 ➢ 效应分析—直接、间接因果效应，非因果效应
(模型 a4: 測量模型 IV)
DF3
DF4
V9
E9
F3
F4
V10
E10
V7 V8
E7 E8 (模型 axi3n:zy測量模型 III)
结构方程模式 主要用途
第一、考察理论结构(test of theory)： Strictly confirmatory(SC)-纯验证性 Alternative (competing) models(AM)-竞争模 式选择 Model generating(MG)-模式衍生
最完整的学习路径图ppt课件
美国认知心理学家 Wellesley R Foshay,
19
从能力模型到任务模型
任务模型
流程性的知识 （Procedural Knowledge）
能力模型
结构化的知识 （Declarative Knowledge）
能力模型从任务分析中来，必须回归到任务中去，在升级为任务模型后才能被20使用。
描绘出切实有效的学习路径图，使你的员工“尽快”地胜任工作
绘制学习路径图的四个步骤 5
制作员工版的学习地图——《学习护照》
6
认知心理学 ---学习的乘方法则
信息在被记忆的过程中有一个特性叫做实践 强化（Strength= Practice to Power X），
简单地讲，就是实践2次， 对信息的记忆强度就是2的平方=4倍，
如果实践3次， 对信息的记忆强化则达到了3的平方=9倍。
16
从入职到胜任
员工需要 接受培训和适 应环境，暂时 不能胜任工作 任务，不能为 企业创造价值。
员工能够 胜任一部 分工作、 或者熟练 水平达到 了一定程 度。
员工胜任工 作任务、个 人贡献大于 个人所得， 企业的人力 资源投资开 始有了回报。
17
快速胜任而非胜任
18
GE公司的首席学习官 Jim Williams
前进的标尺
26
学习之道, 培训之路!
27
课程体系
讲师体系
组织体系
培训体系成熟度
支持体系
23
培
训
企业大学
体
系
企业大学
五
级
成
培训部
熟
度 培训部
没有明确的培训部
24
组织体系 课程体系 讲师体系 支持体系 Level 5
19
从能力模型到任务模型
任务模型
流程性的知识 （Procedural Knowledge）
能力模型
结构化的知识 （Declarative Knowledge）
能力模型从任务分析中来，必须回归到任务中去，在升级为任务模型后才能被20使用。
描绘出切实有效的学习路径图，使你的员工“尽快”地胜任工作
绘制学习路径图的四个步骤 5
制作员工版的学习地图——《学习护照》
6
认知心理学 ---学习的乘方法则
信息在被记忆的过程中有一个特性叫做实践 强化（Strength= Practice to Power X），
简单地讲，就是实践2次， 对信息的记忆强度就是2的平方=4倍，
如果实践3次， 对信息的记忆强化则达到了3的平方=9倍。
16
从入职到胜任
员工需要 接受培训和适 应环境，暂时 不能胜任工作 任务，不能为 企业创造价值。
员工能够 胜任一部 分工作、 或者熟练 水平达到 了一定程 度。
员工胜任工 作任务、个 人贡献大于 个人所得， 企业的人力 资源投资开 始有了回报。
17
快速胜任而非胜任
18
GE公司的首席学习官 Jim Williams
前进的标尺
26
学习之道, 培训之路!
27
课程体系
讲师体系
组织体系
培训体系成熟度
支持体系
23
培
训
企业大学
体
系
企业大学
五
级
成
培训部
熟
度 培训部
没有明确的培训部
24
组织体系 课程体系 讲师体系 支持体系 Level 5
路径分析 PPT
大家应该也有点累了，稍作休息
大家有疑问的，可以询问和交流
▪ 2．“旧值和新值”按钮
▪ 单击“旧值和新值”按钮，弹出图29-5所示的 “旧值和新值”对话框，此对话框可用于对目 标变量进行具体变量的转换。在“旧值”的“ 值”栏里输入需要转换的目标变量“m”，“新 值”的“值”中输入新的值“1”，单击“添加 ”按钮，再以同样方法添加“f”和“0”，单击 “确定”按钮，即生成一个新的变量 “gender1”，如图29-6所示。
▪ 如果多个路径系数同时不显著，则首先删除最不显著的路径 继续进行回归分析，根据下一步的结果再决定是否需要删除 其它原因变量。
▪ 进行调试的一般原则，实际进行调试时，还必须考虑模型的 理论基础。
▪ 作为研究焦点的因果联系必须要有足够的理论根据，即使其 统计不显著，仍然应当加以仔细考虑，并寻找其统计不显著 的原因：是否是多重共线性的影响，还是其它路径假设的不 合理而影响了该路径的显著性。
▪ 6.“统计量”按钮
▪ 单击“统计量”按钮，弹出图29-13所示的“统 计量”对话框，选择“描述性”，单击“继续 ”完成选择，回到线性回归对话框单击“确定 ”按钮即可计算回归系数。
实例详解
▪ 例29.1：我们采用SPSS软件系统自带的数据文件 Employee data.sav（可在SPSS软件的子目录下找 到该数据）来进行路径分析。该数据收录了474个员 工的人事工资资料，序号为434的缺失出生日期，所 以有效为473个，在接下来的分析中，剔除该样品； 该数据包含有：id（编码）、gender（性别）、 bdate（Date of Birth，出生日期）、educ（ Educational Level，受教育水平）、jobcat（ Employment Category，职位类别）、salary（ Current Salary，目前工资）、salbegin（Beginning Salary，初始工资）、jobtime（Months since Hire ，已工作时间）
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3
三、路径分析的基础知识
路径分析包括三个部分：
➢ 路径图 ➢ 依据路径图写出联系相关系数与模型参数的方程 ➢ 效应分解
路径图
矩形框表示可观测变量；直线箭头表示假定变量间有因果 关系；弧形的双向箭头表示假定两个变量相关，但没有因 果关系。如果变量间没有连线，则表示假定变量间没有直 接联系。依据路径图可以区分两类因果模型。
路径分析原理
马争艳 余芳 王志新
1
一、什么是路径分析？
结构方程模型是验证性因子模型和（潜变量）因
果模型的结合。
什么是因子模型和 因果模型？
路径分析：分析因果模型的一种方法和技术。
2
二、为什么要使用路径分析模型？
通常的回归分析有很多不足，例如：
1
只能包含一个因变量
2
不能分析间接效应
路径分析模型：不仅可以处理有多个因变量和中 介变量的问题，而且可以处理一些变量互为因果 的问题，即所谓的非递归模型。
9
四、模型的识别问题
如果所有的未知参数有唯一解，模型是可识别的。 一些因果模型的识别准则
➢ T-法则 ➢ 递归模型都是可识别的 ➢ 零B因果模型都是可识别的（没有内生变量是自变量） ➢ 非递归模型可识别的阶条件和秩条件
阶条件：方程可识别的必要条件是至少有p-1个变量不在方程中。 秩条件：模型可识别的充分必要条件。
非递归(non-recursive)模型路径图
x1
β31
x3
e1
β43 非递归模型路径图
路径图中有直接或间接的循环直线箭头，或误差之间存在弧线箭头
7
路径系数
路径系数（标准化的回归系数）
自变量和因变量 （就具体的方程而言） 外源变量x和内生变量y（就整个模型而言）
路径系数的种类
系； ➢ 保持内生变量、外源变量和它们之间的路径联系不变，只
变动残差的相关模式。
应根据学科理论和实际背景进行
13
说明
理论假设产生因果模型，而路径分析则是分析和 验证因果模型的技术，不能指望用路径分析来寻 找或发现因果关系。
14
15
➢ 由外源变量影响内生变量的路径系数（ r ） ➢ 由内生变量到内生变量的路径系数（β）
下标规则：第一个下标表示结果变量，第二个下标则表示 原因变量
8
效应分解
效应分解：也称相关系数分解，是将变量之间的相关系
数分解为不同的效应部分。包括直接效应和间接效应。路 径图
虚假效应和未分解效应
虚假效应：只在内生变量的相关系数的分解中出现，是 两 个内生变量的相关系数中由于共同的起因产生的部分。 未分解效应：是指一个外源变量与一个内生变量的相关系 数中，除去直接或间接的因果效应以后剩下的部分，是由 于相关的外源变量对该内生变量的影响引起的。
4
路径图
两类因果模型
递归模型
单向的因果联系
没有直接或间接 的反馈
所有的误差不相 关
非递归模型
相互的因果联系 有反馈
误差之间有联系
5
路径图
递归(recursive)模型
Z1
β31 β41
Z1
e1
β32
β43
Z1
β42
Z1
e2
图1 递归模型路径图
只有单向的直线箭头，且误差之间没有弧线箭头联系
6
路径图
10
五、参数估计
对于递归模型，可以像通常的回归模型一样，使 用普通最小二乘法估计模型参数，也可以使用统 计软件进行数据处理和分析。 对于一般的因果模型，需要用结构方程模型软件 进行分析，方法与验证性因子分析一样。
➢ 极大似然估计 ➢ 未加权最小二乘估计 ➢ 广义最小二乘估计
11
六、模型的评价和修正
评价可以从三方面进行： （1）检验参数的显著性 （2）用拟合指数对模型作做整体的评价 （3）计算测定系数，评价方程对数据的解释能力
方程的测定系数：检验该方程对数据的拟合程度 因果模型的测定系数：评价整个因果模型的总测定系数
12
模型修正
因果模型的修正可以分为四类：
➢ 增加或减少内生变量，相当于增加或减少方程； ➢ 保持内生变量不变，只增加或减少外源变量； ➢ 保持内生变量和外源变量不变，但变动它们之间的路径联