七、多元统计分析讲座-结构方程模型

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测量模型
结构模型
λx1
测量模型
δ1 δ2 δ3 δ4 δ5 δ6 δ7 δ8 δ9
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9
δ1 ξ1
γ41
λy1
Y1 Y2 Y3
ε1 ε2 ε3 ε4 ε5 ε6
ε4
λx4
ξ2
β45
λy4 λx7
γ43
Y4 Y5 Y6
项目绩效
←
参与方特征
.218
.050
4.352
***
par_3
◦ 模型整体拟合评价
模型Model 当前模型Default model 饱和模型Saturated model CMIN/DF(χ2/df) 16.971 RMSEA 0.124 NNFI（TLI） 0.557 CFI 0.640 1.000 37.040 0.186 0.000 0.000
1 e52 1 e5 1 e6 1 e7 1 e8 1 e9 1 e10 ability of consultant cooperation experiences between owner and contractor cooperation experiences between owner and consultant ability of owner’s employees owner’s financial status owner’s experience of similar projects ability of owner’s project manager owner’s ability 1.00 owner’s preference 1
ε5 δ2
ξ3
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SEM 方法的实质是利用联立方程组求解各变量之间的关系，其基本方程形式如下：
X x Y y
虽然相比较多元回归分析，SEM 放宽了许多假设，但仍存在一些基本假设： 测量模型的误差项 ， 的均值为零； 结构模型的残差项 的均值为零； 误差项 ， 与因子 ， 之间不相关，误差项 与 不相关； 残差项 与 ， ， 之间不相关。 一个完整的 SEM 模型中包含八个参数矩阵：x ， y ， ， ， ， ， x ， y 。 SEM 模型的求解过程就是通过联立方程组估计出这八个参数矩阵，根据各参数对模型进行 评价与修正，进而得到解释程度较高的模型，最终根据路径系数解释变量间的关系。
◦ 工具变量估计法（instrumental variable，简称IV）
◦ 两阶段最小二乘估计（two-stage least squares，简称TSLS）
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结构方程模型评价与修正
◦ 参数检验
Estimate 项目绩效 项目绩效 ← ← 项目特征 环境因素 .044 .072 S.E. .012 .023 C.R. 3.699 3.182 P *** .001 Label par_1 par_2
1.00 political environment
e20 1
e51
e22
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结构方程模型应用举例 Data Collection
A questionnaire was designed to collect data for the input of the
e18 e19 1 1.00
completion ratio of design before tendering completion ratio of design before construction
1 e11 1 e12 1 e13 1 e14 labor union law, regulation and tax policy trade sanction and embargo
λy4 λx7
γ43
Y4 Y5 Y6
ε5 δ2
ξ3
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验证性因子分析
回归分析
X1 1 a11F1 a12 F2 ... a1m Fm 1 X 2 2 a21F1 a22 F2 ... a2m Fm 2 X p p a p1F1 a p 2 F2 ... a pm Fm p
独立模型Independence model
◦ 模型限制修正 路径系数（潜变量与潜变量之间的回归系数）及荷载系数 ◦ 模型扩展修正
修正指数（Modification Indices）
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结构方程模型解释
◦ 因果关系 ◦ 相关关系
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y f (x , x ,, x )
1 2 p
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探究变量与变量之间的关系的方法 有些变量是人们为了理解和研究某类目的而建立的假设概念，对于它们 并不存在直接测量的操作方法，只能通过一些可观察的变量作为这些潜 在变量的“标识”来间接地进行衡量。
因子分析+回归分析 回归分析：自变量不相关；自变量无误差；一个因变量与一个或多个自 变量的关系。


结构方程模型应用举例
总结
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测量模型
结构模型
λx1
测量模型
δ1 δ2 δ3 δ4 δ5 δ6 δ7 δ8 δ9
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9
wenku.baidu.com
δ1 ξ1
γ41
λy1
Y1 Y2 Y3
ε1 ε2 ε3 ε4 ε5 ε6
ε4
λx4
ξ2
β45
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结构方程模型识别
◦ t规则
1 t ( p q)( p q 1) 2
◦ 两步规则
测量模型识别
三指标规则
两指标规则
结构模型识别——递归模型
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结构方程模型数据准备
◦ 缺失数据的处理：表列删除法、配对删除法和插补法
Amos提供了三种数据插补的方法：回归插补、随机回归插补和Bayesian 插补
contractor’s characteristics
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结构方程模型应用举例 Development of a hypothetical
model
1 e1 e2 e3 1 e4 inflation economic environment 1.00 price fluctuation of labor 1 price fluctuation of material and equipment leasing 1 adoption of new technology/ technique/material owner’s acceptable degree of change owner’s preference of utilizing its own resources owner’s preference of risk sharing owner’s preference of involvement 1.00 subcontractors’ characteristics 1 e44 1 e45 1 e46 1 e47 1 e26 1 e27 1 project delivery system project delivery characteristics number of contractors available in tender tendering method 1 e29 1 e30 1.00 ability of contractor’s project manager 1 cost expectation 1.00 1 owner’s expectations 1 1 time expectation 1 quality expectation riot, revolution and war e42 weather condition 1.00 natural environment e43 geological condition HSE expectation 1 e50 1 cooperation experiences among contractor, subcontractors and suppliers communication mechanism 1 1 e38 e37 e49 contractor’s characteristics e48 ability of contractor’s employees contractor’s technique and equipment advancement 1 e34 1 e35 1 e36 e28 contractor’s financial status contractor’s reputation contractor’s experience of similar projects 1 e31 1 e32 1 e33 ability of equipment suppliers ability of material suppliers 1 e25 1 e39 1 e40 1 e41 construction complexity design complexity 1.00 project characteristics e21 1 1 1.00 ability of subcontractors 1 e24 e23 project confidentiality
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结构方程模型概述

结构方程模型理论知识
◦ 结构方程模型设定、识别 ◦ 结构方程模型数据准备
◦ 结构方程模型参数估计
◦ 结构方程模型评价与修正 ◦ 结构方程模型解释
◦ 观测变量的设定
1 1
1
项目特征
项目复 杂程度
e1
1 1
参与方特征 项目绩效
工期
1 1
成本
业主能力
e11 e12 e13 e14
1 1 1
1
质量
承包商 能力 分包商 能力 各方合 作关系
1 1
满意度
e10 e9 e8
1
自然环境
1 1
环境因素
市场经 济环境 政治法 律环境
1
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◦ 数据的信度与效度
Chronbach’s 系数检验
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结构方程模型参数估计
◦ 最大似然估计（maximum likelihood，简称ML） ◦ 未加权最小二乘估计（unweighted least squares，简称ULS） ◦ 广义最小二乘估计（generalized least squares，简称GLS） ◦ 一般加权最小二乘估计（weighted least squares，简称WLS）
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Analysis of Interrelationship of Critical Success Factors of Construction Projects
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结构方程模型应用举例 Development of a hypothetical
model
project characteristics subcontractors’ characteristics owner’s preference economical environment
owner’s ability project delivery characteristics
political environment owner’ expectations natural environment
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结构方程模型分析的步骤：
◦ 模型设定 ◦ 模型识别
◦ 数据准备
◦ 参数估计 ◦ 模型评价 ◦ 模型修正
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结构方程模型设定
e4 e3 e2 e7 e6 e5 e15
1 1
项目规模 项目 保密性
◦ 潜变量的设定