结构方程模型简介及应用ppt课件
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结构方程模型Lisrel的初级应用课件
根据研究需求，可能需要对数据进行转换。例如，将分类变量转换为虚拟变量，或者对连续变量进行中心化处理。这些转换有助于提高模型的拟合效果和解释性。
数据导入
数据清洗
数据转换
总结词：模型构建、模型拟合、模型评估
总结词：结果解读、报告撰写、结果呈现
06
常见问题与解决方案
解决方案
检查模型假设的合理性，重新审视理论依据，修改模型以更好地适应数据。
总结词
当模型的拟合指数不达标时，可能意味着模型与数据不匹配。
详细描述
拟合指数是衡量模型与数据一致性的指标，如果拟合不佳，需要检查构建的理论模型是否符合实际情境，是否遗漏了关键变量或加入了不必要变量。
总结词
参数估计值频繁变动，导致模型解释性差。
解决方案
增加样本量或提高数据质量，考虑使用更复杂的模型。
主界面
在菜单栏中选择“分析”-“结构方程模型”-“拟合”，然后选择相应的模型和参数进行拟合，得到模型拟合结果。
模型拟合
Lisrel支持多种数据格式导入，如Excel、CSV等，用户可以通过简单的操作将数据导入软件中。
数据导入
在数据编辑器中，用户可以对变量进行编辑和整理，包括变量名、操作教程
总结词
数据导入、数据清洗、数据转换
首先，需要将数据导入到lisrel软件中。通常，数据可以以多种格式导入，如Excel、CSV等。在导入过程中，需要确保数据格式正确，并且没有缺失值或异常值。
在导入数据后，需要进行数据清洗。这包括检查数据的一致性、处理缺失值、异常值以及不符合逻辑的数据。数据清洗是确保模型拟合效果的重要步骤。
结构方程模型lisrel的初级应用课件
contents
目录
结构方程模型简介lisrel软件介绍结构方程模型的建立与检验结构方程模型的应用案例lisrel软件操作教程常见问题与解决方案
数据导入
数据清洗
数据转换
总结词：模型构建、模型拟合、模型评估
总结词：结果解读、报告撰写、结果呈现
06
常见问题与解决方案
解决方案
检查模型假设的合理性，重新审视理论依据，修改模型以更好地适应数据。
总结词
当模型的拟合指数不达标时，可能意味着模型与数据不匹配。
详细描述
拟合指数是衡量模型与数据一致性的指标，如果拟合不佳，需要检查构建的理论模型是否符合实际情境，是否遗漏了关键变量或加入了不必要变量。
总结词
参数估计值频繁变动，导致模型解释性差。
解决方案
增加样本量或提高数据质量，考虑使用更复杂的模型。
主界面
在菜单栏中选择“分析”-“结构方程模型”-“拟合”，然后选择相应的模型和参数进行拟合，得到模型拟合结果。
模型拟合
Lisrel支持多种数据格式导入，如Excel、CSV等，用户可以通过简单的操作将数据导入软件中。
数据导入
在数据编辑器中，用户可以对变量进行编辑和整理，包括变量名、操作教程
总结词
数据导入、数据清洗、数据转换
首先，需要将数据导入到lisrel软件中。通常，数据可以以多种格式导入，如Excel、CSV等。在导入过程中，需要确保数据格式正确，并且没有缺失值或异常值。
在导入数据后，需要进行数据清洗。这包括检查数据的一致性、处理缺失值、异常值以及不符合逻辑的数据。数据清洗是确保模型拟合效果的重要步骤。
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目录
结构方程模型简介lisrel软件介绍结构方程模型的建立与检验结构方程模型的应用案例lisrel软件操作教程常见问题与解决方案
《结构方程模型》课件
SEM 发表的期刊论文有比较优势吗? (Babin, Hair, Boles, 2008)
• 1. 不用SEM 的PAPERS 是否比较容易被拒绝? • 2. 使用SEM 的PAPERS 是否评价比较高? • 3. 使用SEM 是否对reviewers 较有影响力? • 4. 模型适配度好坏是否会影响reviewers评价? • 5. 美国人使用SEM 是否比其它国家的学者多? • 6. 美国人用SEM投稿是否比其它国家的人有优
势?
SEM 常用的名词
• 参数(parameter)： – 又称为母数，带有「 未知 」与「 估计」的特
质。如没有特別说明，一般指的是自由参数。 • 自由参数(free parameter)： – 在Amos所画的每一条线均是一個参数，除设
为固定参数者外； – 自由估計参数愈多，自由度(df) 愈小。 • 固定参数(fix parameter)： – Amos 图上被设定为0 或1或任何数字的线，均
图形
功能说明
图形
功能说明
变量之间的属性拖拽
放大镜检视
维持对称性 放大选取区域 放大路径图
贝氏估计 多群组分析 列印路径图
缩小路径图 路径图整页显示在屏幕上 调整路径图大小符合书面
上一步 下一步 模式搜索
绘制四个观察变量 建立因果关系 调整箭头位置
利用复制功能确保大小一致 内生变量增加残差 调整变量位置
1. SEM 能做些什么?
Structural Equation Modeling（SEM） 是近期成长快速的 统计技术(Herhberger, 2013)
• 愈来愈多的SEM 文章发表在心理学、管理学与社会学期 刊上
• SEM 已成为心理学、管理学与社会学学者最常用的统计 技术
结构方程模型 PPT课件
3.结构方程的基本原理？
二、结构方程模型的结构
结构方程模型的结构示意图如下所示：
3.结构方程的基本原理？
首先了解几个概念：
（1）观测变量：可直接测量的变量，通常是指标 （2）潜变量：潜变量亦称隐变量，是无法直接观测并测量的变 量。潜变量需要通过设计若干指标间接加以测量。 （3）外生变量 ：是指那些在模型或系统中，只起解释变量作用 的变量。它们在模型或系统中，只影响其他变量，而不受其他变量的 影响。在路径图中，只有指向其他变量的箭头，没有箭头指向它的变 量均为外生变量。 （4）内生变量：是指那些在模型或系统中，受模型或系统中其 它变量包括外生变量和内生变量影响的变量，即在路径图中，有箭头 指向它的变量。它们也可以影响其它变量。
构建研究模型，具体包括：观测变量 （指标）与潜变量（因子）的关系，各 潜变量之间的相互关系等
模型拟合
对模型求解，其中主要是模型参数的估 计，求得参数使模型隐含的协方差距阵 与样本协方差距阵的“差距”最小
模型评价
检查1.路径系数/载荷系数的显著性； 2.各参数与预设模型关系是否合理； 3.各拟合指数是否通过
结构方程模型
1.什么是结构方程模型？ 2.为什么使用结构方程模型？ 3.结构方程模型的基本原理？ 4.结构方程模型的应用步构方程模型？
结构方程模型（ Structural Equation Model）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， 所以也称为协方差结构分析。
它是综合运用多元回归分析、路径分析和验证型因子 分析等方法而形成的一种统计数据分析工具。其核心概念 在20世纪70年代初期被提出，到80年代末期得以快速发展 成为多元数据分析的重要工具，广泛应用于心理学、经济 学、社会学、行为科学等领域。
结构方程模型(SEM)PPT课件
• 例如：我们以学生父母教育程度、父母职业及其 收入(共六个外显变量)，作为学生家庭社会经济 地位(潜变量)的指标，我们又以学生中、英、数 三科成绩(三个外显变量)，作为学业成就(潜变量) 的指标。
SEM的特点
• 理论先验性 • 同时处理测量与分析问题 • 以协方差的应用为核心 • 适用大样本分析
SEM的来源
• 心理计量学：
• Spearman认为，人类心智能力测验得分之间的相互关 系，可以被视为是由这些分数背后所具有的一个潜的 共同因素（common factor）的影响结果。
• Thurston认为，在复杂的智力测量背后，应该存在着 不同且独立的一组共同因素，他称之为核心心智能力 （primary mental abilities），由于这一组共同因素的存 在，构成了智力测验得分的复杂关系。研究者必须找 出这些因素，才能利用此一因素结构来对智力测验得 分之间的共变（协方差）关系，得到最理想的解释， 得出最大的解释力。
• 期刊与论文：
• 专门期刊：《结构方程模型》（Structural Equation Modeling ）
• 很多社会、心理等变量，均不能准确地及直接地 量度，这包括智力、社会阶层、学习动机等，我 们只好退而求其次，用一些外显指标(observable indicators)，去反映这些潜变量。
SEM基本模型
• 测量模型：对于指标与潜变量(例如六个社会经
济指标与社会经济地位)间的关系,通常写成如下 测量方程:
x=Λxξ+δ y=Λyη+ε
• x，y是外源(如六项社经指标)及内生(如中、英、数成 绩)指标。δ,ε是X，Y测量上的误差。
• Λx是x指标与ξ潜变量的关系(如六项社会经济地位指标 与潜社会经济地位的关系)。Λy是y指标与η潜变量的关 系(如中、英、数成绩与学业成就间关系)。
SEM的特点
• 理论先验性 • 同时处理测量与分析问题 • 以协方差的应用为核心 • 适用大样本分析
SEM的来源
• 心理计量学：
• Spearman认为，人类心智能力测验得分之间的相互关 系，可以被视为是由这些分数背后所具有的一个潜的 共同因素（common factor）的影响结果。
• Thurston认为，在复杂的智力测量背后，应该存在着 不同且独立的一组共同因素，他称之为核心心智能力 （primary mental abilities），由于这一组共同因素的存 在，构成了智力测验得分的复杂关系。研究者必须找 出这些因素，才能利用此一因素结构来对智力测验得 分之间的共变（协方差）关系，得到最理想的解释， 得出最大的解释力。
• 期刊与论文：
• 专门期刊：《结构方程模型》（Structural Equation Modeling ）
• 很多社会、心理等变量，均不能准确地及直接地 量度，这包括智力、社会阶层、学习动机等，我 们只好退而求其次，用一些外显指标(observable indicators)，去反映这些潜变量。
SEM基本模型
• 测量模型：对于指标与潜变量(例如六个社会经
济指标与社会经济地位)间的关系,通常写成如下 测量方程:
x=Λxξ+δ y=Λyη+ε
• x，y是外源(如六项社经指标)及内生(如中、英、数成 绩)指标。δ,ε是X，Y测量上的误差。
• Λx是x指标与ξ潜变量的关系(如六项社会经济地位指标 与潜社会经济地位的关系)。Λy是y指标与η潜变量的关 系(如中、英、数成绩与学业成就间关系)。
结构方程模型及其应用-侯杰泰PPT课件
enough to express the data
KT HAU SEM p. 2
100名学生在9个不同学科间的相关系数
There are 45 elements in the matrix
-
KT HAU SEM p. 3
Think about 3 factors existed
-
KT HAU SEM p. 4
• 例如，不从属，将因子负荷(LX 1,2)固定为0。 又如，因子和因子没有相关，PH 1,2 固定为0。
– 需要设定因子的度量单位(scale)
• 因子没有单位，无法计算。
• 一种将所有因子的方差固定为1(或其他常数)， 简称为固定方差法
• 一种是在每个因子中选择一个负荷固定为1(或 其他常数)，简称为固定负荷法。
– 计算出各种拟合指数
KT HAU SEM p. 16
结构方程模型的重要性 • Structural Equation Model，SEM • Covariance Structure Modeling，CSM • LInear Structural RELationship ， LISREL
KT HAU SEM p. 17
KT HAU SEM p. 31
VAR 10 - - - - 0.61 - - - (0.06) 9.99
VAR 11 - - - - 0.64 - - - (0.06) 10.47
0
KSI 5 24 25 26 27
0
THETA-DELTA
VAR1 VAR2 VAR3 VAR4 VAR5 VAR6 VAR7 VAR8 VAR9 VAR10
28 29 30 31 32 33 34 35 36 37
KT HAU SEM p. 2
100名学生在9个不同学科间的相关系数
There are 45 elements in the matrix
-
KT HAU SEM p. 3
Think about 3 factors existed
-
KT HAU SEM p. 4
• 例如，不从属，将因子负荷(LX 1,2)固定为0。 又如，因子和因子没有相关，PH 1,2 固定为0。
– 需要设定因子的度量单位(scale)
• 因子没有单位，无法计算。
• 一种将所有因子的方差固定为1(或其他常数)， 简称为固定方差法
• 一种是在每个因子中选择一个负荷固定为1(或 其他常数)，简称为固定负荷法。
– 计算出各种拟合指数
KT HAU SEM p. 16
结构方程模型的重要性 • Structural Equation Model，SEM • Covariance Structure Modeling，CSM • LInear Structural RELationship ， LISREL
KT HAU SEM p. 17
KT HAU SEM p. 31
VAR 10 - - - - 0.61 - - - (0.06) 9.99
VAR 11 - - - - 0.64 - - - (0.06) 10.47
0
KSI 5 24 25 26 27
0
THETA-DELTA
VAR1 VAR2 VAR3 VAR4 VAR5 VAR6 VAR7 VAR8 VAR9 VAR10
28 29 30 31 32 33 34 35 36 37
易丹辉教授的结构方程及运用的PPTPPT课件
学习成绩
3
y4
y5
y6
y7
y8
4
5
中国人民大学6学位办
7
8
17
测量模型
y1
y2
11 21
y3
y4
y5 y6
=
31
12 22
1
2
13
3
y7
y8
23 33
1
2
3
+
4
5 6
87
中国人民大学学位办
18
x1 x2
=
11 21
1 + 2
结构模型
1 0
2
SEM模型应用
中国人民大学统计学院
中国人民大学统计咨询研究中心
易丹辉
二○ ○九年十二月十七日
中国人民大学学位办
1
主要内容
一、问题的提出 二、结构方程模型 三、应用示例
中国人民大学学位办
2
一、问题的提出
研究的对象
不可直接观测
潜变量
相互之间关系复杂
一般回归或计量方程
无法反映
中国人民大学学位办
3
研究学生学习成绩与什么因素有关 学习成绩 学习能力 教师要求 自信 同学关系
研究模型（假设模型）
饱和模型
独立模型
中国人民大学学位办
15
结构方程模型 ppt课件
CONTENTS
01 概念介绍 02 基本原理
03 案例分析
04 实际操作
ppt课件
2
01 概念介绍
1.基本概念
结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）是一种验证性多元统计分析技术， 是应用线性方程表示观测变量与潜变量之间，以及潜变量之间关系的一种多元统计方法， 其实质是一种广义的一般线性模型。
ppt课件
19
02 基本原理
3.模型拟合——主要拟合度指标
（3）整体模型拟合度
a) χ2卡方拟合指数 检验选定的模型协方差矩阵与观察数据协方差矩阵相匹配的假设。原假设是模型协方差阵等 于样本协方差阵。如果模型拟合的好，卡方值应该不显著。在这种情况下，数据拟合不好的模型被拒绝。
b) RMR 是残差均方根。RMR 是样本方差和协方差减去对应估计的方差和协方差的平方和，再取平均值的平方根。 RMR应该小于0.08，RMR越小，拟合越好。
2.模型评价——参数估计 （1） 假设条件 ① 测量模型误差项δ，ε的均值为零 ② 结构模型的残差项ζ的均值为零 ③ 误差项ε，δ与因子η，ξ之间不相关，误差项ε与δ不相关 ④ 残差项ζ与ξ ，η ，δ之间不相关 （2）参数估计策略 ① 加权最小平方策略（WLS） ② 最大概似法(ML) ③ 无加权最小平方法(ULS) ④ 一般化最小平方法（GLS） ⑤ 渐进分布自由法（ADF）
5
6
结构模型：反映潜在变量之间因果关系
方程式： 1 11 1 1 2 21 1 21 1 2
0 0
B
21
0
易丹辉教授的结构方程及运用的课件
易丹辉教授的结构方程及 运用的课件
目 录
• 结构方程模型概述 • 结构方程模型的基础知识 • 结构方程模型的应用范围 • 结构方程模型的实施步骤 • 结构方程模型的优势与局限 • 结构方程模型案例分析
01 结构方程模型概述
结构方程模型的定义
01
结构方程模型是一种统计分析方 法，它允许研究者测试一组关于 变量间关系的假设。
结构方程模型。
模型构建与检验
模型构建
基于理论构建和数据特征， 构建结构方程模型，包括 测量方程和结构方程。
模型适配度检验
使用统计软件对模型进行 适配度检验，评估模型与 数据的拟合程度。
模型修正与优化
根据适配度检验结果，对 模型进行修正和优化，以 提高模型的拟合度和解释力。
结果解释与讨论
参数解释
对模型中的参数进行解释，包括路径系数、标准误、显著性水平等，以便了解变 量之间的关系和影响程度。
模型检验
在模型拟合完成后，需要对模型进行检验，以确定模型是否能够有效地解释数据。
03 结构方程模型的应用范 围
结构方程模型在社会科学中的应用
01
02
03
社会科学研究
结构方程模型可以用于研 究社会现象和问题，如社 会学、政治学、文化研究 等领域的实证分析。
政策分析
结构方程模型可以用于评 估政策实施的效果，以及 预测政策变化对社会的影 响。
06 结构方程模型案例分析
案例一：社会阶层与消费行为关系研究
总结词
通过结构方程模型探讨社会阶层对消费行为的影响，并检验 模型的拟合度。
详细描述
首先，定义社会阶层和消费行为为潜在变量，然后通过问卷 调查收集数据，使用结构方程模型分析数据，并计算拟合度 指标，以评估模型的适用性。
目 录
• 结构方程模型概述 • 结构方程模型的基础知识 • 结构方程模型的应用范围 • 结构方程模型的实施步骤 • 结构方程模型的优势与局限 • 结构方程模型案例分析
01 结构方程模型概述
结构方程模型的定义
01
结构方程模型是一种统计分析方 法，它允许研究者测试一组关于 变量间关系的假设。
结构方程模型。
模型构建与检验
模型构建
基于理论构建和数据特征， 构建结构方程模型，包括 测量方程和结构方程。
模型适配度检验
使用统计软件对模型进行 适配度检验，评估模型与 数据的拟合程度。
模型修正与优化
根据适配度检验结果，对 模型进行修正和优化，以 提高模型的拟合度和解释力。
结果解释与讨论
参数解释
对模型中的参数进行解释，包括路径系数、标准误、显著性水平等，以便了解变 量之间的关系和影响程度。
模型检验
在模型拟合完成后，需要对模型进行检验，以确定模型是否能够有效地解释数据。
03 结构方程模型的应用范 围
结构方程模型在社会科学中的应用
01
02
03
社会科学研究
结构方程模型可以用于研 究社会现象和问题，如社 会学、政治学、文化研究 等领域的实证分析。
政策分析
结构方程模型可以用于评 估政策实施的效果，以及 预测政策变化对社会的影 响。
06 结构方程模型案例分析
案例一：社会阶层与消费行为关系研究
总结词
通过结构方程模型探讨社会阶层对消费行为的影响，并检验 模型的拟合度。
详细描述
首先，定义社会阶层和消费行为为潜在变量，然后通过问卷 调查收集数据，使用结构方程模型分析数据，并计算拟合度 指标，以评估模型的适用性。
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理论基础 模型的准确性和简约型 测量方程和结构方程 模型建构的类型：纯粹验证、选择模型、
模型发展型
模型建构：SEM的准确性和简约性
SEM的简约性：df越大模型越简单
自由度：是指当以样本的统计量来估计 总体的参数时，样本中独立或能自由变 化的资料的个数。
计算方法：df=n(n+1)/2-k（需要估计参数 的数目）
1 1 1 1 1
1
t2e828
1
t2e020
1
t2e424
1
t2e525 1 t2e626
e2 e7 e12
1
1
t2 1
外在取向外在取向t7
t12
1 1 1
1
t2e2 1 t7e7 1 t1e212
e28 e20 e24 e25 e26
e2 e7 e12
第二步：模型识别
k≤ n(n+1)/2 低识别：有无数个解 正好识别：有一个解(df =0, 即饱和模型） 过度识别：有一个解(df >0)
对角线加权平方法（diagonally weighted least squares）：非正态， 大样本（1000以上）
工具性变量法（instrumental variables）
两阶段最小平方法（two-stage least squares）
第四步：模型拟合
基本拟合标准 模型内在结构拟合度 整体模型拟合度（外部）
模型建构：描述数据的两难
准确就需要复杂 简约准确性就低 好模型：尽可能准确且相对简单
模型建模的类型
纯粹验证型：拒绝or接受 模型发展型：根据数据和理论修改 选择模型：选择一个好的
模型建构：模型选择(以验证性因素分析为例）
多个一阶模型：理论和探索性因素分析结果 直交or斜交：因素间是否存在相关 一阶or二阶：因素间的相关大小
差矩阵、理论模型与实际模型之间的协方差差异） 结构方程模型适用于大样本的统计分析（一般大
于200人；人数是观测变量的10-15倍）
4. 结构方程模型的分析步骤
第一步：模型建构 第二步：模型识别 第三步：收集数据 第四步：模型拟合 第五步：模型修正 第六步：模型解释
第一步：模型建构
1
1
t1e919
e19
1
1
t22
t2e222 e22
e30 t27
1
1
t2e727
e27
1
1
1
1
1
t9 1
t9e9
e9
确定性 确定性 t15
1
1
t15e15
e15
确定性 确定性t15
1
1
t1e515
e15
1
1
t21 t21e21 e21
1
1
t21
t2e121
e21
t28
1 t201
独立性 独立性 t24
t14
1
t171
内在取向内在取向t19
1 1 1
t14e141 t17e171 t19e191
e14 e17 e19
t22 1 t22e221 e22
t27 1 t27e271 e27
1
1
1
t91
t9 e9
e9
e29 t14
1
1
t1e414
e14
11
11
1
t17
t1e717 e17
内在取向内在取向t19
低识别模型
正好识别模型
过度识别模型
第三步：收集数据
样本数： a:理想的样本量与题项数比例为5-20倍 b:样本越多越好，但是越多卡方值越大， 模型被拒绝的可能性更大。 c: 200-500之间
缺失数据：在spss里补好
第四步：模型拟合—参数估计方法
极大似然法（maximum likelihood）：大样本，正态分布、观测变 量是连续变量
第四步：模型拟合—基本拟合标准
理论模型与实际模型之间的协方差矩阵是否一致
1. 结构方程模型的基本概念
潜在变量(latent variable):无法直接测量，需要用外显指 标去间接测量的变量
观测变量(observed variable):可以直接被测量的变量
外生变量(exogenous variable):在模型中起解释变量作用 的变量
内生
内生
1
内生
内生
内生
1
内生
外在潜变量 外在潜变量
1
内生|外生 潜变量
内生 1 外生 内生 1 外生 内生 1 外生
2. 结构方程模型的组成结构
测量方程
结构方程
潜变量与观测变量的关系 潜变量之间的关系
（因素分析）
（回归分析）
误差
相关 测量 方程
观测变量
全模型
潜在变量
1
e1
X1 1
1
e2
X2
学习兴趣
1
e3
X3
1
e4
X4 1
1
e5
X5
智力
1
e6
X6
1
e7
X7 1
1
e8
X8
自信
1
e9
X9
1
学业表现
1
Y1
e10
1
Y2
e11
1
Y3
e12
1
课外活动
1
Y4
e13
1
Y5
e14
1
Y6
e15
1
服务热诚
1
Y7
e16
1
Y8
e17
1
Y9
e18
回归
测量 方程
外生潜变量
结构 方程
内生潜变量
3. 结构方程模型的特点
结构方程模型具有理论先验性 结构方程模型可以同时处理测量与分析问题 结构方程模型关注协方差的运用（变量间的协方
结构方程模型简介
为何用结构方程模型呢？
心理学研究中变量均是不能直接测量的 传统的分析中均假设自变量没有测量误差 问卷编制中的探索性因素分析是数据驱动的 测验的个别题目属于多个维度 可同时处理测量问题与分析问题 ……
结构方程模型的分析原理
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。
一般化最小平方法（generalized least squares）：大样本、非正态
未加权最小平方法（unweighted least squares）：数据不符合统计 分布
一般加权最小平方法（generally weighted least squares）：非正 态，大样本（1000以上）
内生变量(endogenous variable):在模型中，受模型其他 变量包括外生变量与内生变量影响的变量
残差项(error terms)：无法被模型解释的变异
1. 结构方程模型的基本概念
潜变量
1
观测变量 1 误差
观测变量 1 误差
观测变量 1 误差
外生 1 外生 1 外生 1 外生 1 外生 1 外生 1
t25
t26
1
t21
ห้องสมุดไป่ตู้
外在取向外在取向t7
t12
1
1
t28e28
1
1
t20e20
1
1
t24e24
1 1
1
t25e251 t26e26
1 1 1
1
t2 e2 1 t7 e7 1 t12e12
e28
职业成熟度
e20 e24
独立性
e25 e26
e31 t28 1 1 t20 1
独立性t24 t25
e32 t26
模型发展型
模型建构：SEM的准确性和简约性
SEM的简约性：df越大模型越简单
自由度：是指当以样本的统计量来估计 总体的参数时，样本中独立或能自由变 化的资料的个数。
计算方法：df=n(n+1)/2-k（需要估计参数 的数目）
1 1 1 1 1
1
t2e828
1
t2e020
1
t2e424
1
t2e525 1 t2e626
e2 e7 e12
1
1
t2 1
外在取向外在取向t7
t12
1 1 1
1
t2e2 1 t7e7 1 t1e212
e28 e20 e24 e25 e26
e2 e7 e12
第二步：模型识别
k≤ n(n+1)/2 低识别：有无数个解 正好识别：有一个解(df =0, 即饱和模型） 过度识别：有一个解(df >0)
对角线加权平方法（diagonally weighted least squares）：非正态， 大样本（1000以上）
工具性变量法（instrumental variables）
两阶段最小平方法（two-stage least squares）
第四步：模型拟合
基本拟合标准 模型内在结构拟合度 整体模型拟合度（外部）
模型建构：描述数据的两难
准确就需要复杂 简约准确性就低 好模型：尽可能准确且相对简单
模型建模的类型
纯粹验证型：拒绝or接受 模型发展型：根据数据和理论修改 选择模型：选择一个好的
模型建构：模型选择(以验证性因素分析为例）
多个一阶模型：理论和探索性因素分析结果 直交or斜交：因素间是否存在相关 一阶or二阶：因素间的相关大小
差矩阵、理论模型与实际模型之间的协方差差异） 结构方程模型适用于大样本的统计分析（一般大
于200人；人数是观测变量的10-15倍）
4. 结构方程模型的分析步骤
第一步：模型建构 第二步：模型识别 第三步：收集数据 第四步：模型拟合 第五步：模型修正 第六步：模型解释
第一步：模型建构
1
1
t1e919
e19
1
1
t22
t2e222 e22
e30 t27
1
1
t2e727
e27
1
1
1
1
1
t9 1
t9e9
e9
确定性 确定性 t15
1
1
t15e15
e15
确定性 确定性t15
1
1
t1e515
e15
1
1
t21 t21e21 e21
1
1
t21
t2e121
e21
t28
1 t201
独立性 独立性 t24
t14
1
t171
内在取向内在取向t19
1 1 1
t14e141 t17e171 t19e191
e14 e17 e19
t22 1 t22e221 e22
t27 1 t27e271 e27
1
1
1
t91
t9 e9
e9
e29 t14
1
1
t1e414
e14
11
11
1
t17
t1e717 e17
内在取向内在取向t19
低识别模型
正好识别模型
过度识别模型
第三步：收集数据
样本数： a:理想的样本量与题项数比例为5-20倍 b:样本越多越好，但是越多卡方值越大， 模型被拒绝的可能性更大。 c: 200-500之间
缺失数据：在spss里补好
第四步：模型拟合—参数估计方法
极大似然法（maximum likelihood）：大样本，正态分布、观测变 量是连续变量
第四步：模型拟合—基本拟合标准
理论模型与实际模型之间的协方差矩阵是否一致
1. 结构方程模型的基本概念
潜在变量(latent variable):无法直接测量，需要用外显指 标去间接测量的变量
观测变量(observed variable):可以直接被测量的变量
外生变量(exogenous variable):在模型中起解释变量作用 的变量
内生
内生
1
内生
内生
内生
1
内生
外在潜变量 外在潜变量
1
内生|外生 潜变量
内生 1 外生 内生 1 外生 内生 1 外生
2. 结构方程模型的组成结构
测量方程
结构方程
潜变量与观测变量的关系 潜变量之间的关系
（因素分析）
（回归分析）
误差
相关 测量 方程
观测变量
全模型
潜在变量
1
e1
X1 1
1
e2
X2
学习兴趣
1
e3
X3
1
e4
X4 1
1
e5
X5
智力
1
e6
X6
1
e7
X7 1
1
e8
X8
自信
1
e9
X9
1
学业表现
1
Y1
e10
1
Y2
e11
1
Y3
e12
1
课外活动
1
Y4
e13
1
Y5
e14
1
Y6
e15
1
服务热诚
1
Y7
e16
1
Y8
e17
1
Y9
e18
回归
测量 方程
外生潜变量
结构 方程
内生潜变量
3. 结构方程模型的特点
结构方程模型具有理论先验性 结构方程模型可以同时处理测量与分析问题 结构方程模型关注协方差的运用（变量间的协方
结构方程模型简介
为何用结构方程模型呢？
心理学研究中变量均是不能直接测量的 传统的分析中均假设自变量没有测量误差 问卷编制中的探索性因素分析是数据驱动的 测验的个别题目属于多个维度 可同时处理测量问题与分析问题 ……
结构方程模型的分析原理
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。
一般化最小平方法（generalized least squares）：大样本、非正态
未加权最小平方法（unweighted least squares）：数据不符合统计 分布
一般加权最小平方法（generally weighted least squares）：非正 态，大样本（1000以上）
内生变量(endogenous variable):在模型中，受模型其他 变量包括外生变量与内生变量影响的变量
残差项(error terms)：无法被模型解释的变异
1. 结构方程模型的基本概念
潜变量
1
观测变量 1 误差
观测变量 1 误差
观测变量 1 误差
外生 1 外生 1 外生 1 外生 1 外生 1 外生 1
t25
t26
1
t21
ห้องสมุดไป่ตู้
外在取向外在取向t7
t12
1
1
t28e28
1
1
t20e20
1
1
t24e24
1 1
1
t25e251 t26e26
1 1 1
1
t2 e2 1 t7 e7 1 t12e12
e28
职业成熟度
e20 e24
独立性
e25 e26
e31 t28 1 1 t20 1
独立性t24 t25
e32 t26