第二部分 结构方程模型的原理
结构方程模型的原理与应用
结构方程模型的原理与应用嘿，朋友们！今天咱来聊聊结构方程模型，这玩意儿可有意思啦！你看啊，结构方程模型就像是一个超级复杂但又超级厉害的拼图游戏。
我们都玩过拼图吧，要把那些小块块拼成一幅完整的画面。
结构方程模型也是一样，它要把各种看似杂乱无章的因素、变量啊，给整合起来，让我们能看清它们之间的关系。
比如说，我们想知道学习时间、学习方法和学习成绩之间到底是怎么回事儿。
结构方程模型就能帮我们搞清楚，到底是学习时间长成绩就好呢，还是学习方法对了更重要。
这就好像我们在黑暗中摸索，结构方程模型就是那盏明灯，一下子让我们看清了路。
它的应用那可广泛了去了。
在心理学领域，能帮我们理解人的心理特质和行为之间的联系；在社会学里，能探究社会现象背后的各种因素。
这不就跟我们找东西一样嘛，东翻翻西找找，最后终于找到了我们想要的答案。
而且哦，它还特别灵活。
不像有些方法那么死板，它可以根据我们的具体问题和需求来调整。
就像一件百搭的衣服，啥场合都能穿得合适。
咱再想想，要是没有结构方程模型，那我们得多迷茫啊！就像在大海里没有指南针，不知道该往哪儿走。
有了它，我们就有了方向，能更准确地做出判断和决策。
你说这结构方程模型是不是很神奇？它就像是一个智慧的小精灵，在我们研究的道路上给我们指引。
我们可以通过它发现很多以前没注意到的关系和规律，这多让人兴奋啊！所以啊，大家可别小瞧了这个结构方程模型，它真的能给我们带来很多惊喜呢！它能帮我们把复杂的问题简单化，让我们能更轻松地理解和解决。
这不就是我们一直追求的嘛，用简单的方法解决复杂的问题。
总之，结构方程模型就是我们探索知识海洋的有力工具，让我们能在茫茫的数据中找到属于我们的宝藏！大家一定要好好利用它呀！。
心理学研究中的因素分析与结构方程模型
心理学研究中的因素分析与结构方程模型心理学是一门研究心理活动和行为的科学，而因素分析和结构方程模型是心理学研究中常用的数据分析方法。
本文将介绍因素分析和结构方程模型的基本概念、应用领域以及优势。
一、因素分析因素分析是一种可以对大量指标进行降维和整合的多变量分析方法。
其基本思想是将一组相关变量解释为少数几个潜在因素，通过测量这些潜在因素来间接反映观察到的变量之间的关系。
因素分析的主要应用包括：构建心理测量工具、发现变量间的关联和模式、简化数据集。
1.1 因素分析的基本原理因素分析的核心是寻找观察变量之间的共性因素，并用这些共性因素来解释变量间的相关性。
它基于一个假设，即观察变量与潜在因素之间存在一种隐含关系，这种隐含关系可以通过主成分分析、主因子分析或极大似然估计等方法来提取。
1.2 因素分析的应用领域因素分析在心理学研究中具有广泛的应用。
举例来说，心理测量学中常用因素分析来构建问卷量表，发现其中隐藏的心理因素；教育心理学中可以利用因素分析来探索学生学习成就的影响因素；临床心理学中则可通过因素分析来研究不同症状之间的关系。
1.3 因素分析的优势因素分析能够将一组相关变量整合为少数几个潜在因素，从而简化数据集，提供更加精简和可解释的指标。
它可以减少变量之间的冗余信息，并揭示出观察变量之间的潜在结构和模式。
因素分析还可以帮助心理学研究者理解变量之间的关系，为后续的实证研究提供重要线索。
二、结构方程模型结构方程模型是一种结合测量模型和结构模型的统计方法，用于检验理论模型与观察数据之间的拟合程度和参数估计。
它可以通过路径分析和因子分析的组合来研究变量之间的因果关系和作用机制。
2.1 结构方程模型的基本原理结构方程模型由测量模型和结构模型两部分组成。
测量模型用于验证观测变量与潜在构念之间的关系，结构模型则用于研究不同潜在构念之间的因果关系。
通过最大似然估计等方法，结构方程模型可以估计模型的参数，并对模型的拟合进行评估。
结构方程模型_SEM_的原理及操作
第27卷第2期2005年4月宁波大学学报(教育科学版)JOURNAL OF N I N G BO UN I V ERSI TY (E DUCATI O NAL SC I E NCE )Vol .27NO.2Ap r . 2005结构方程模型(SE M )的原理及操作孙连荣(宁波大学师范学院,浙江宁波315211)摘要:结构方程模型(SE M )是应用线性方程系统表示观测变量与潜在变量之间及潜在变量之间关系的一种统计方法。
当前,SE M 及相应的L I SRE L 软件已成为心理学等社会学科中广泛应用的一种分析思想和技术。
文章简要介绍了SE M 的特点、原理及L I SRE L 的操作方法。
关键词:结构方程模型(SE M );L I S RE L;吻合指数操作程序中图分类号:B841.2 文献标识码:A 文章编号:1008-0627(2005)02-0031-05 收稿日期:2004-06-27 作者简介:孙连荣,宁波大学师范学院助教,硕士。
科学研究的目的,是通过探讨变量之间的因果关系来揭示客观事物发展、变化的规律及特点,在具体操作层面上,一般是使用一定的统计技术处理并计算各种观测数据的结果来反映因果关系。
在心理科学的研究中,实验的方法一直都是揭示心理过程及现象的主流范式。
[1]但由于实验法过分强调控制而使研究结果的真实性和外推力受到局限,尤其是当面对成因复杂的人的行为以及人的许多高级心理现象时,多数情况下都很难对它们进行直接测量或客观标定。
事实上,人们一直都在寻求以非实验的方法获取因果关系,以及通过考察人的外部表现(观测指标)来了解其实质特性(潜在变量或心理概念)的技术,而结构方程模型正是这种思想的产物。
上个世纪70年代中期,瑞典统计学家、心理测量学家Karlg .Joreskog 提出了结构方程模型(Structural Equati on Modeling,简称SE M )。
根据该方法的不同属性,统计学家们以不同的术语命名,如根据数据结构将其称为“协方差结构分析”;根据其功能,称之为“因果建模(Casual Modeling )”[2,3]等;并开发了相应的L I SRE L (L inear Structural Relati ons:线性结构关系)统计软件。
结构方程模型_SEM_的原理及操作
结构方程模型_SEM_的原理及操作
一、结构方程模型SEM介绍
结构方程模型（Structural Equation Model，简称SEM）是一种统计分析工具，被广泛应用在社会科学和心理学等领域用来描述复杂的变量之间的关系。
它可以探索变量之间直接的因果关系，也可以测量变量之间的因变关系。
结构方程模型的主要组成部分有：潜变量、表征变量和解释变量。
潜变量是不能被观测到的抽象变量，它是变量与变量之间关系的本质。
表征变量是潜变量的表达形式，它可以被定量测量，从而与其他变量形成因果关系。
解释变量是潜变量和表征变量之间的链接，它是表征变量和潜变量之间的中介变量。
结构方程模型的一般结构包括：（1）因变量，指潜在因素对表征变量的影响；（2）表征变量，指潜在因素和解释变量的表达形式；（3）解释变量，指变量和变量之间的关系；（4）内部关系，指表征变量和解释变量之间的关系。
二、结构方程模型的原理
结构方程模型的原理是基于概率理论和统计学的统计方法，它可以根据样本数据和一定的模型假设拟合出变量之间的因果关系结构。
结构方程模型的目标是根据数据估计出变量之间的系统内因果关系，从而把变量之间的关系模型化。
结构方程的原理与应用
结构方程的原理与应用1. 简介结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种统计分析方法，可以用于检验和建立观测与潜在变量之间的关系，以及变量之间的因果关系。
它融合了因果推断、因子分析、回归分析等多种分析方法，具有灵活性和可解释性较强的特点。
在社会科学、心理学、教育学等领域得到了广泛应用。
2. 原理结构方程模型由两部分组成：测量模型和结构模型。
测量模型用于描述观测变量与潜在变量之间的关系，结构模型用于描述变量之间的因果关系。
2.1 测量模型测量模型是指通过观测变量来间接测量潜在变量的模型。
在测量模型中，观测变量与潜在变量之间存在着测量误差，即观测变量不能完全正确地反映潜在变量的真实情况。
测量模型通过测量误差的修正，将观测变量与潜在变量之间的真实关系进行估计。
测量模型通常使用因子分析来建立，通过因子载荷、公因子方差和专有方差等参数的估计，描述观测变量与潜在变量之间的关系。
2.2 结构模型结构模型用于描述变量之间的因果关系。
在结构模型中，变量之间的因果关系通过路径系数来表达。
路径系数可以是正数、负数或零，表示变量之间的直接效应。
结构方程模型可以包含多个潜在变量和观测变量，可以通过添加嵌套模型、交互作用、中介或调节等项来建立更加复杂的模型。
3. 应用结构方程模型可以应用于多种领域的研究，以下是其中几个常见的应用领域：3.1 社会科学在社会科学研究中，结构方程模型可以用于分析社会关系网络、社会心理因素对行为的影响、教育、职业等因素对个体发展的影响等。
3.2 心理学在心理学研究中，结构方程模型可以用于分析人类行为的潜在结构和动力学模式、心理测试问卷的信度和效度、不同变量对心理健康的影响等。
3.3 教育学在教育学研究中，结构方程模型可以用于分析教育因素对学生学习成绩的影响、学生对教学质量的评价、教育政策对教育质量的影响等。
3.4 生物医学研究在生物医学研究中，结构方程模型可以用于分析疾病的发生和发展机制、药物疗效评价、医疗干预对患者健康状况的影响等。
毕业论文写作中的结构方程模型
毕业论文写作中的结构方程模型在毕业论文写作中，结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种被广泛应用的统计方法，用于研究和验证潜在变量之间的关系。
它既可以被用来检验理论模型的拟合度，也可以用来探究因果关系和路径分析。
本文将介绍结构方程模型的基本原理和应用步骤，并探讨在毕业论文中如何恰当地使用结构方程模型进行分析。
一、引言结构方程模型是一种多变量分析方法，它结合了因子分析和回归分析的思想，可以同时考虑多个变量之间的关系。
在毕业论文中，使用结构方程模型可以帮助研究者验证研究假设、检验理论模型并解释变量之间的关系，从而提高研究的科学性和可靠性。
二、结构方程模型基本原理结构方程模型以观测变量和潜在变量为研究对象，通过测量变量之间的协方差来探究它们之间的因果关系和拟合度。
结构方程模型主要包括测量模型和结构模型两部分。
1. 测量模型测量模型用于衡量潜在变量，将潜在变量转化为观测变量。
通过构建指标和因子之间的关系，研究者可以将潜在变量的实质含义转化为可观察的测量指标。
通常，测量模型是由指标和潜在变量之间的回归方程构成的。
2. 结构模型结构模型用于描述变量之间的因果关系和路径分析。
通过揭示变量之间的直接和间接关系，结构模型能够帮助研究者验证理论模型的拟合度，并为进一步研究提供有效的因果解释。
三、使用结构方程模型的步骤在毕业论文中使用结构方程模型进行分析，通常可以按照以下步骤进行。
1. 确定研究目的和研究假设在使用结构方程模型之前，研究者需要明确论文的研究目的和研究假设。
根据研究目的和假设，确定需要测量和分析的变量，并建立相应的理论模型。
2. 收集和准备数据为了进行结构方程模型的分析，研究者需要收集相关的数据，并进行数据的预处理和准备工作。
包括数据的清洗、缺失值的处理、变量的标准化等。
3. 构建测量模型根据理论模型中的潜在变量和指标，构建测量模型。
通过测量模型可以将潜在变量转化为观测变量，并对观测变量之间的关系进行检验。
结构方程模型原理及其应用
?1 ?2 ?3
情商
ξ1
? 21
? 21 外部潜在变量
? 11
智商
ξ2
?4 ?5 ?6
?12
η ? Βη ? Γξ ? ζ
?10 ?11 ?12
η2 ζ2 人际
关系
? 21 内部潜在变量
η1
ζ1 学业
成绩
?7 ?8 ?9
x4
x5
x6
y1
y2
y3
δ4 δ5 δ6
ε1 ε2 ε3
测量模型（验证性因素分析模型，如社会经济指
5. 模型修正 (model modification) ：如果模型不能很好地拟合 数据 ,就需要对模型进行修正和再次设定。
二、结构方程模型的可以直接测量获得的 ? 如：研究“摄入热量与体重之间的关系”
? 潜变量（构想变量） ? 现实生活中无法直接测量获得的，必须通过一些观察变量间接 获得。 ? 如：“社会地位” “自尊” “生活满意度”
一、结构方程模型简介
结构方程模型由一种因素模型和一种结构方程式模型组 成，将心理测量学和经济计量学有效的结合起来。
一个包括一组自变量和一组或更多因变量的计量模型。
模型由两部分组成：测量模型（即验证性因素分析模型， Confirmatory Factor Analysis ， CFA）和结构模型 （又称潜变量的因果关系模型，Causal Model ）。测量 模型主要是用于表示观测变量和潜变量之间的关系；而 结构方程模型主要是用于来表示潜变量之间的关系。 其相应的统计分析软件：SPSS/AMOS与LISREL的应用，特 别是AMOS的操作与应用。
结构方程模型原理 及其在认知心理学中的应用
一、结构方程模型简介
结构方程模型原理以及经典案例研究
结构方程模型原理以及经典案例研究结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）是一种统计分析方法，主要用于建立和检验复杂的因果关系模型。
该模型可以同时考虑多个观测变量和潜在变量之间的关系，从而更准确地评估变量之间的关联性和因果性。
SEM的基本原理是基于路径分析和因子分析的组合。
路径分析可以用来建立变量之间的因果关系模型，并通过评估路径系数来分析变量之间的直接和间接影响。
因子分析用于构建潜在变量，并通过潜在变量与观测变量之间的关系来解释观测变量的变异。
经典的SEM案例研究可以帮助我们更好地理解SEM的应用和优势。
以下是一个经典的SEM案例研究：假设研究者想要探究家庭背景对学生学业成绩的影响。
研究者收集了500名学生的数据，包括学业成绩、家庭背景因素（例如家庭收入、父母教育水平）、自我效能感和学习动机等变量。
首先，研究者使用因子分析方法构建潜在变量模型。
他们将家庭收入、父母教育水平等观测变量组合起来，构建了一个“家庭背景”潜在变量，用以测量学生的家庭背景因素。
同样地，他们根据相关的观测变量构建了“自我效能感”和“学习动机”两个潜在变量。
接下来，研究者使用路径分析方法建立因果关系模型。
他们假设家庭背景对学生学业成绩有直接和间接的影响。
间接影响通过自我效能感和学习动机来实现。
路径分析模型将家庭背景作为独立变量，学业成绩作为因变量，自我效能感和学习动机作为中介变量。
研究者在模型中还考虑了其他潜在变量（例如学习时间、学校环境），以控制其他可能的影响因素。
最后，研究者使用SEM方法对模型进行参数估计和假设检验。
他们通过评估路径系数来确定各个变量之间的直接和间接关系。
如果路径系数显著不为零，则可以断定两个变量之间存在关系。
通过SEM方法，研究者可以对研究模型进行全面的分析，包括直接和间接关系、回归系数、误差方差等。
通过以上案例，我们可以看到SEM的优势在于可以同时处理多个因素的复杂关系。
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M4
16
M5
M6
M7
17
六、模型比较
_________________________________________________________________________________________________
2 模型 df NNFI CFI 需要估计的参数个数
______________________________________________________________________________________________
100名学生在9个不同学科间的相关系数矩阵(correlation coefficient matrix)
8
二、提出简洁模型M1
模型M1
9
检验模型的方法
模型M1是否真的充分反映了这9个学科 之间的关系？是否是一个好的模型？ 可以采用结构方程模型中的验证性因子 分析（CFA)来检验。 采用LISREL编程，输入被试人数、变 量的相关矩阵（或协方差矩阵）、构想 模型M1等数据。
4、模型拟合：SEM一般采用最大似然法来进行 模型估计。
5、模型评价：评价所设定的模型与所收集的数 据资料是否拟合程度较好，以便进一步调整。 6、模型修正与解释：当模型拟合不佳时，依据 理论假设和统计结果重新设定模型，以提高 模型拟合度，并对模型中的变量关系进行解 释。
23
一个或多个有依据的可能模型 (alternative models)
输入 Input
SEM 程序 (e.g., LISREL)
依据S及指定模型 找出与S相距最小的
输出 Output
Σ
再生矩阵Σ 、各路径参数、自由度与各种拟合指数
2
第二部分
结构方程模型的原理
第一章
引言
100个学生的推理测验分数 21, 31, 32, 05, 06, 09, 10, 22, 29, 18, 11, 01, 39, 92, 23, 27, 93, 97, 30, 02, 96, 40, 53, 78, 04, 98, 36, 07, 08, 24, 54, 55, 77, 99, 34, 03, 86, 87, 59, 60, 15, 62, 63, 43, 52, 28, 79, 58, 65, 95, 81, 85, 57, 14, 17, 33, 16, 19, 20, 37, 25, 69, 84, 61, 64, 68, 70, 42, 45, 72, 83, 89, 44, 38, 47, 71, 00, 73, 12, 35, 82, 56, 75, 41, 46, 49, 50, 94, 66, 67, 76, 51, 88, 90, 74, 13, 26, 80, 48, 91。 均值Mean=53，标准差SD=15
13
r19=0.73×0.22×0.66 =0.11 r47=0.69×0.19×0.65=0.09 r45=0.69×0.65=0.45
14 依据输入的相关矩阵S和假设模型M1所估计的各路径参数值
四、检查模型的准确性和简洁性
准确性的主要指标：拟合指数(fit index)
：卡方值越小，表示再生矩阵与原相关矩阵差异越 1、
10
三、程序回馈最接近的再生矩阵
11
12
原相关矩阵与再生矩阵的比较
对再生矩阵的说明
LISREL程序所提供的再生矩阵 ，是在一定准 则下，所有可能解答中最优的一个。它既符合 M1，又与相关矩阵S在某种意义上最接近。
与S差距越小，表示模型M1越能吻合数据。
再生矩阵 不可能与原相关矩阵S完全相等。
5
问题：描述数据的两难 简洁 VS 准确？ 统计学：追求既简洁又准确的好模型。
6
检验结构方程模型简洁性与准确性的步骤
一、输入观测变量的协方差矩阵或相关矩阵S
二、提出简洁模型
三、程序回馈最接近的再生矩阵
四、检查模型的准确性与简洁性
五、检查其他可能的模型
六、模型比较与选择
7
一、输入观测变量的相关矩阵S
M1 24 40 .973 .982 M2 27 503 .294 .471 M3 26 255 .647 .745
21 = 9 Load + 9 Uniq + 3 Corr 18 = 9 Load + 9 Uniq 19 = 9 Load + 9 Uniq + 1 Corr
M4 26 249 .656 .752 19 = 9 Load + 9 Uniq + 1 Corr M5 27 263 .649 .727 18 = 9 Load + 9 Uniq M6 24 422 .337 .558 21 = 9 Load + 9 Uniq + 3 Corr M7 21 113 .826 .898 24 = 9 Load + 9 Uniq + 6 Corr 18 ______________________________________________________________________________________________
样本的相关矩阵S（或协方差矩阵） correlation/covariance matrix
一个或多个有依据的可能模型 (alternative models)
输入 Input
SEM 程序 (e.g., LISREL)
依据S及指定模型 找出与S相距最小的
输出 Output
Σ
再生矩阵Σ 、各路径参数、自由度与各种拟合指数
二、结构方程模型的结构与变量
δ1 λ1
Hale Waihona Puke x1λ2ζ1λ7
y1
ε1
δ2
x2
ξ1
社经地位
λ3
γ1
η1
学业成就
λ9
λ8
ε2
y2
δ3
x3
ε3
δ4
λ4
Φ1
γ2
y3
β1
x4
λ10 ε4
y4
δ5 λ5
x5
ξ2
学业自我观
η2 γ3
自信心
λ11 ε5
y5
δ6
x6
λ6
ζ2
λ12
ε6
y6
样本的相关矩阵S（或协方差矩阵） correlation/covariance matrix
19
说明：SEM理论模型的问题
在结构方程建模里，我们是基于一个理论模型 来建构变量之间的关系的。这个模型是指我们 研究问题所发展出来的理论假设。 如果做测量模型，理论假设就是哪些项目在测 量哪些潜变量。 如果做结构模型，理论假设就是什么变量影响 什么变量。
20
SEM的分析过程
1、理论构建：变量的选择以及变 量之间的关系假设应有充分的理 论基础。理论合理性是SEM模型 检验的前提。 2、模型设定：将变量之间的关系 假设以SEM的路径图展现，包括 测量模型和结构模型。 3、抽样与调查：设计问卷、抽样 调查、收集数据等。
2
小，模型拟合越好。 2、NNFI：通常在【0，1】之间，越接近1说明模型拟合的 越好。
3、CFI ：同NNFI。
简洁性的指标：自由度越高，模型越简单。
df= [p(p+1)÷2] –需估计的参数
例如M1的自由度为 df =（9 x 10）÷2–21 = 24
15
五、检查其他可能的模型
M2
M3