《结构方程模型及其应用》
结构方程模型原理及其应用
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。
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测量模型（验证性因素分析模型，如社会经济指
一、结构方程模型简介
结构方程模型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，是路径分析和因素分析的有机结合。
对于那些不能准确、直接测量的潜变量（ latent variable ， 如家庭的社会经济地位、学业成就等），可以用一些外显指标 （ observed variable ，如学生父母的教育程度和父母职业及 收入作为家庭社会经济地位的指标，以学生的语文、数学英语 三科成绩作为学业成就的指标 ）去间接测量。结构方程模型 可以同时处理潜变量及指标。
《社会科学研究方法丛书：结构方程模型及其应用》札记
《社会科学研究方法丛书：结构方程模型及其应用》阅读笔记目录一、内容概要 (2)1. 研究背景与意义 (2)2. 研究目的与问题 (3)3. 研究范围与限制 (4)二、基本概念与理论基础 (6)1. 结构方程模型的定义与特点 (8)2. 基本原理与假设 (9)3. 与其他统计方法的比较 (10)4. 理论基础与文献综述 (12)三、结构方程模型的构建 (13)1. 模型设定 (15)2. 模型表达 (16)3. 模型拟合 (17)四、结构方程模型的应用 (18)1. 实证研究案例介绍 (19)2. 数据收集与处理 (20)3. 模型验证与分析 (22)4. 政策建议与实践应用 (24)五、结论与展望 (25)1. 主要研究发现总结 (27)2. 研究的创新点与贡献 (28)3. 研究的局限性与未来展望 (29)一、内容概要在阅读《社会科学研究方法丛书：结构方程模型及其应用》我对其内容有了一个大致的了解。
本书主要介绍了结构方程模型的基本原理、方法和应用。
书中首先阐述了结构方程模型的基本概念和特点，包括其理论基础、分析步骤和建模过程。
通过具体的案例，详细讲解了如何运用结构方程模型进行实证研究，包括数据收集、模型构建、估计和解释等步骤。
书中还涉及了结构方程模型的应用领域，如心理学、社会学、经济学等，展示了该模型在实际问题中的广泛应用。
这本书不仅系统地介绍了结构方程模型的理论和方法，还通过丰富的案例和实践经验，使读者能够更好地理解和掌握这一工具，并将其应用于实际研究中。
1. 研究背景与意义在社会科学的多个领域中，结构方程模型作为一种强大的统计工具，被广泛应用于复杂关系的解析与研究。
本段将简要阐述研究背景与意义。
在研究背景方面，随着社会科学研究的深入发展，越来越多的学者开始关注复杂的社会现象背后的内在逻辑和结构关系。
由于社会科学的研究对象往往是具有复杂行为模式的人群或社会系统，揭示这些复杂关系对于理解社会现象的本质至关重要。
结构方程模型及其应用
结构方程模型及其应用引言结构方程模型（SEM）是一种广泛应用于社会科学、心理学、经济学、医学等领域的统计方法。
SEM可以同时处理潜在变量和观测变量，并能够准确地估计模型中各种参数的值，以便更好地理解和预测现实世界中的各种现象。
基本概念结构方程模型包括路径分析、因素分析和结构方程建模等方面。
路径分析旨在揭示变量之间的因果关系，通过建立变量之间的路径图来表现各个变量之间的相互作用。
因素分析则是将变量之间的关系转化为潜在因素之间的关系，从而更好地理解变量之间的本质。
而结构方程建模则是将路径分析和因素分析结合起来，建立一个完整的模型，并估计模型中各种参数的值。
方法与技术结构方程模型的方法和技术包括问卷调查、数据采集、数据分析等。
在建立SEM模型之前，需要通过问卷调查来收集数据，确定潜在变量和观测变量的具体指标。
数据采集的方法可以包括网络调查、调查、面对面访谈等。
在数据采集完成后，需要使用特定的统计分析软件，如SPSS、AMOS等，来进行数据分析，估计模型中各种参数的值，并检验模型的拟合程度。
应用场景结构方程模型在教育、金融、医疗等领域有广泛的应用。
在教育领域，SEM可以帮助教育工作者了解学生学习成果的影响因素，为教育政策的制定提供科学依据。
在金融领域，SEM可以用来研究投资组合优化、风险管理等问题，帮助投资者做出更加明智的投资决策。
在医疗领域，SEM可以用来研究疾病发生、发展及其影响因素，为疾病的预防和治疗提供新的思路和方法。
案例分析以一个实际案例来说明结构方程模型的应用过程。
假设我们想要研究学生的心理健康状况对其学业成绩的影响。
首先，我们需要通过问卷调查来收集数据，确定潜在变量和观测变量。
潜在变量包括学生的心理健康状况和学业成绩，观测变量则包括学生的性别、年龄、家庭背景等。
然后，我们使用AMOS软件来建立SEM模型，并估计模型中各种参数的值。
在模型中，我们建立了一条从心理健康状况到学业成绩的路径，表示心理健康状况对学业成绩的影响。
结构方程模型（SEM）及其应用举例
结构方程模型（SEM）及其应用举例结构方程模型（SEM）及其应用举例该分公司有三类业务：无线业务、宽带业务以及综合业务。
围绕着这三类业务产品的销售，该通信分公司还提供了售前、售中和售后三个环节多方面的服务。
结合该通信分公司的主要产品情况，从顾客满意度着手，重点分析并找出影响顾客满意的关键因素，从而为制定有效的顾客满意度提升方案提供数据支持。
1．设计满意度模型根据该公司的业务具体情况，设计出了顾客满意度模型，如下图：图:某通信分公司顾客满意度SEM模型上图显示，该公司重点要考察的是产品满意度和服务满意度对顾客满意度的影响。
图中的Xn是待构建的测量指标，λ值表示各指标对上级指标的影响大小，ζn和δn表示误差，是受模型外因素影响的部分，如价格满意度等其他因素。
结构方程模型 - 结构方程模型的优点（一）同时处理多个因变量结构方程分析可同时考虑并处理多个因变量。
在回归分析或路径分析中，就算统计结果的图表中展示多个因变量，其实在计算回归系数或路径系数时，仍是对每个因变量逐一计算。
所以图表看似对多个因变量同时考虑，但在计算对某一个因变量的影响或关系时，都忽略了其他因变量的存在及其影响。
（二）容许自变量和因变量含测量误差态度、行为等变量，往往含有误差，也不能简单地用单一指标测量。
结构方程分析容许自变量和因变量均含测量误差。
变量也可用多个指标测量。
用传统方法计算的潜变量间相关系数，与用结构议程分析计算的潜变量间相关系数，可能相差很大。
（三）同时估计因子结构和因子关系假设要了解潜变量之间的相关，每个潜变量者用我个指标或题目测量，一个常用的做法是对每个潜变量先用因子分析计算潜变量（即因子）与题目的关系（即因子负荷），进而得到因子得分，作为潜变量的观测值，然后再计算因子得分，作为潜变量之间的相关系数。
这是两个独立的步骤。
在结构方程中，这两步同时进行，即因子与题目之间的关系和因子与因子之间的关系同时考虑。
（四）容许更大弹性的测量模型传统上，我们只容许每一题目（指标）从属于单一因子，但结构方程分析容许更加复杂的模型。
结构方程模型及其应用
结构方程模型及其应用结构方程模型（StructuralEquationModeling,SEM）是一种实用性很强的多元统计模型,连续数据的一种研究方法，一般用于因子分析、多因素结构分析、测量模型构建、路径分析等处理复杂数据的分析方法。
结构方程模型基于设定某种数学表达式，用于分析模型中解释变量与被解释变量之间的关系。
该模型有助于测量一个系统中各个变量之间的承受力和相互关系，它运用统计学方法，可以有效地分析和解释复杂的经济和社会效应模型。
结构方程模型可有效分析和解释经济和社会问题，它可以用于多种不同的领域，如社会科学、临床心理学、物流运输以及经济学等。
在社会科学领域，结构方程模型的应用可帮助研究者探究与社会行为相关的多个因素间的关系；在临床心理学领域，结构方程模型的应用可帮助研究者探究异常心理行为的起因；在物流运输领域，结构方程模型的应用可以用于分析货运物流网络的特点和性能；在经济学领域，结构方程模型的应用可以用于分析市场存在的投资机会和投资回报的关系。
在社会科学领域，结构方程模型的应用能够针对某一特定现象，识别出最佳的因果模型；在临床心理学领域，结构方程模型的应用可以帮助研究者分析特定行为的起源和发展：在物流运输领域，结构方程模型的应用可以分析物流市场的结构、空间结构和利润最大化；在经济学领域，结构方程模型的应用可以用于分析投资环境和投资决策的影响。
除了上述应用之外，结构方程模型还可应用于教育领域，例如：用于分析学生的学习成绩与其家庭社会环境的相关性等；可用于分析某一教育政策对学生学习成绩的影响程度；可用于分析教学环境、师资水平、资源配置等对学生学习实施成绩的影响；可用于分析学校课程制定的影响因素以及对学生取得学习成功的影响程度。
结构方程模型的优点有：1、能实现复杂的分析，可以以合适的方法处理复杂的统计数据，从而更加深入地理解模型中的变量之间的关系；2、可以有效的分析出变量之间的内在连接性，不足之处在于难以推敲模型中每个变量所具有的含义。
结构方程模型及其应用-侯杰泰PPT课件
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
类别变量的结构方程模型及其应用
结 构方 程模 型又称 为协 方差 结 构分 析 （ ｏ ａ ａ ｃ ｃｖ ｒ ｎｅ ｉ ｓｕ ｔｒ ａ ａ ｓ ） 其 基 本 思 想 就 是 用 样 本 的方 差一 ｔ ｃｕｅ ｎ ｌ ｉ ， ｒ ｙｓ 协 方差矩 阵 （ 以下 简 称 协 方差 矩 阵 ） 拟合 根 据 研 究 假 去 没推导 出 的协 方 差矩 阵。 可 见 ， 方 差 矩 阵是 结 构 方 协 程 模 型 的分 析基 础 。类 别变 量结 构方程模 型是基 于多 项 相 关 系数 的协 方差矩 阵 。模型 的参数估 计 方法使 用 加权最 小 二乘法 … 。 １ 多项 相关 系数 与渐 近协方 差矩 阵 ． 任何 类别都 有一 个 分 类 原则 ， 进 行 类 别变 量 的 在 结构 方程 模型分 析 时 ， 别变量 的分 类假设 如下 ： 类 如果类 别 变 量 包含 ｋ ， 类 分别 记 为 ： ， … ｋ １２， ，
无节制地饮酒 是否为烟民 睡眠时间 是否吃早餐 工作时间 是否感到有压力 没有心思做事 紧张 、 坐立不安 不 由自主地担心
是否注重营养均衡 注重 ； 不注重
６ ．３ （ ７ ８ ７ Ｐ＝０ ０ ７ １） ． ５４
０． ２ ０ ７１
Ｒ ｏ ａ ｑ ａｅＥｒｒｏ ｐｏｉ ｔ ｎ ＲＭＳ Ａ） ｏ ｔＭｅｎＳ ｕｒ ｒｏ ｆＡｐｒｘｍａｏ （ ｉ Ｅ
・
５ ２３ ・
表 １ 生活方 式与抑郁 和焦 虑的测评量表
项目 代码 项 目 锻炼身 体
系 。也就 是说 ， 生活 方式 越健 康 ， 抑郁 症和焦 虑症 的 患 几 率就越 低 ； 生活方 式越 不健 康 ， 郁 和焦虑 的程度 就 抑
越高。
表 ２ 假设模 型的主要拟合指标 （ ４ ２ Ｎ＝ ５ ）
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
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《结构方程模型及其应用》
内容简介
侯杰泰，香港中文大学教育心理系教授、系主任。
主要研究方向为学习动机，应用统计和香港语文政策。
曾多次在北京、上海、南京、长春、广州等地举办的地区或全国性结构方程分析研习班上讲学。
在社会、心理、教育、经济、管理、市场等研究的数据分析中，当今称得上前沿的几个统计方法中，应用最广、研究最多的恐怕非结构方程分析莫属。
它包含了方差分析、回归分析、路径分析和因子分析，弥补了传统回归分析和因子分析的不足，可以分析多因多果的联系、潜变量的关系，还可以处理多水平数据和纵向数据，是非常重要的多元数据分析工具。
本书是国内第一本系统介绍结构方程模型和LISREL的著作。
阐述了结构方程分析（包括验证性因子分析）的基本概念、统计原理、在社会科学研究中的应用、常用模型及其LISREL程序、输出结果的解释和模型评价。
《结构方程模型及其应用》还讨论了一些与结构方程模型有关的专题，是一本由初级至中上程度的结构方程分析著作，可作为有关专业高年级本科生和研究生的教科书及应用工作者的参考书。
目录
序
第一部分结构方程模型入门
第一章引言
一、描述数据
二、具体例子展示准确与简洁的考虑
三、探索性与验证性因子分析比较
第二章结构方程模型简介
一、结构方程模型的重要性
二、结构方程模型的结构
三、结构方程模型的优点
四、结构方程模型包含的统计方法
五、路径图的图标规则
六、结构方程分析软件包
七、LISIREL操作入门
第二部分结构方程模型应用
第三章应用示范I：验证性因子分析和全模型
一、验证性因子分析
二、多质多法模型
三、全模型
四、高阶因子分析
第四章应用示范II：单纯形和多组模型
一、单纯形模型
二、多组验证性因子分析
三、多组分析：均值结构模型
四、回归模型
第五章结构方程建模和分析步骤
一、验证模型与产生模型
二、结构方程分析步骤
三、参数估计和拟合函数
四、拟合检查
五、模型修正和交互效度
六、模型比较的原理
七、报告结果
第三部分结构方程模型专题研究
第六章专题讨论——涉及数据的问题
一、样本容量
二、数据类型
三、处理非正态数据
四、异常数据
五、缺失数据
六、可否应用相关矩阵作分析
七、处理小样本的方法
第七章专题讨论——涉及模型拟合的问题
一、忽略测量误差所引致的错误
二、非正定协方差矩阵
三、不收敛
四、不恰当的解
五、单指标潜变量
六、误差相关
七、因子的单位与附加限制
八、为什么要考虑等同模型
九、模型与数据拟合是否表示模型正确
十、结构方程是否验证变量问的因果关系
十一、怎样避免潜变量名实不符的问题
十二、合宜和错误的高阶因子
十三、如何报告结构方程分析结果
十四、与传统分析的结合
第八章拟合指数
一、拟合指数概述
二、绝对拟合指数
三、相对拟合指数
四、简约拟合指数
五、拟合指数定义一览
第四部分结构方程模型统计原理
第九章验证性因子分析原理
一、验证性因子分析的基本概念
二、因子分析模型及其协方差结构
三、因子分析模型识别的若干准则
四、参数估计
五、模型评价
六、有均值结构的因子分析模型
七、多组比较
第十章路径分析原理
一、因果模型中的结构方程
二、路径分析与效应分解
三、因果模型的协方差矩阵
四、因果模型识别准则
五、参数估计
六、模型评价与修正
七、因果模型与因果分析
第十一章结构方程分析原理
一、结构方程基本概念
二、结构方程模型及其协方差结构
三、若干特殊的结构方程模型
四、模型识别
五、参数估计
六、模型评价与修正
七、标准化系数
八、有常数项的结构方程模型
九、多组比较
第五部分 LISREL软件
附录III 通过SPSS读取数据附录Ⅳ 结构方程讨论小组
参考文献。