假设检验：结构方程模型分析
多元统计分析讲座-结构方程模型
02 结构方程模型的理论基础
线性代数基础
向量与矩阵
线性变换与矩阵表示
了解向量的基本概念、矩阵的运算规 则以及矩阵的逆、转置等基本性质。
理解线性变换的概念，掌握如何通过 矩阵表示一个线性变换。
特征值与特征向量
掌握特征值和特征向量的定义、性质 以及求解方法。
概率统计基础
概率论基础
理解概率的基本概念、条件概率 、独立性等基本概验的基本 原理和方法，包括最大似然估计 、贝叶斯估计等参数估计方法和 假设检验方法。
模型设定与识别
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模型设定
理解模型设定的基本原则 和方法，包括对变量之间 关系的假设、对误差项的 假设等。
模型识别
掌握模型识别的基本方法， 包括基于样本数据的模型 识别和基于先验知识的模 型识别。
结构方程模型需要大量的样本数据，对于小样本数据可 能不太适用。
该模型对于数据的分布假设较为严格，如果数据不满足 正态分布假设，可能会导致估计结果的不准确。
未来发展方向与挑战
未来发展方向
随着大数据时代的到来，结构方程模型将与机器学习、人工智能等技术结合，实现更高效、 准确的因果关系推断。
随着研究领域的不断拓展，结构方程模型将应用于更多领域，如心理学、经济学、社会学等。
未来发展方向与挑战
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未来发展挑战
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需要进一步研究如何处理非正 态分布的数据，以提高模型的
适用性和稳健性。
需要进一步研究如何处理高维 度的数据，以适应大数据时代
的需求。
需要进一步研究如何将结构方 程模型与其他统计方法结合， 以更好地揭示数据背后的复杂
关系。
06 结论
研究总结
结构方程模型及其在医学中的应用研究
文献综述
文献综述
在医学研究中，结构方程模型主要应用于探索病因、预测疾病发展趋势、评 估治疗效果等方面。然而，目前结构方程模型在医学研究中的应用还存在一些问 题和空白。例如，模型的理论依据和假设条件的合理性需要进一步探讨；模型的 应用范围还有待拓展；模型的解释性和可理解性也需要进一步加强。
方法与原理
优点与不足
最后，SEM的应用需要较高的统计学知识和计算能力，对于一般的研究者来说 可能存在一定的难度。
结论
结论
结构方程模型是一种先进的统计方法，能够全面地评估多个变量之间的关系。 在医学领域，SEM被广泛应用于病因学研究、诊断试验和疾病预后等方面，为医 学研究提供了新的视角和工具。然而，SEM也存在一定的不足之处，需要进一步 改进和完善。总的来说，结构方程模型在医学中的应用具有重要的意义和价值， 为医学研究提供了强有力的支持。
研究问题：吸烟对肺癌的影响。
通过SEM的应用，可以明确吸烟是肺癌的重要危险因素，为制定预防策略提供 科学依据。
优点与不足
优点与不足
结构方程模型的优点在于可以同时处理多个变量之间的关系，能够全面地评 估一个复杂系统。此外，SEM还具有较好的灵活性，可以根据实际需求进行模型 扩展或修改。然而，SEM也存在一些不足之处。首先，对样本的要求较高，需要 较大的样本量才能保证模型的稳定性。其次，SEM对数据的正态性和线性假设比 较敏感，违反这些假设可能会导致估计结果的不准确。
参考内容
引言
引言
结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）是一种统计方法， 用于研究变量之间的关系，尤其是在社会科学和行为科学领域中得到了广泛的应 用。近年来，随着医学研究的不断发展，结构方程模型也逐渐被引入到医学研究 领域，为医学工作者提供了新的研究工具。
结构方程模型
结构方程模型结构方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)是一种统计分析方法，用于检验和建立变量之间的关系。
它融合了因果关系和潜在变量的概念，可以同时考虑观察变量和潜在变量之间的关系，从而更全面地理解研究对象之间的复杂关系。
SEM的基本概念SEM由测量模型和结构模型组成。
测量模型用来衡量潜在变量和观察变量之间的关系，而结构模型则用来探究不同变量之间的因果关系。
通过这两个模型的结合，我们可以深入了解变量之间的直接和间接影响。
SEM的应用领域SEM广泛应用于社会科学、心理学、经济学等领域。
研究者可以利用SEM分析复杂的数据结构，探究不同变量之间的关系，并验证理论模型的适配度。
通过SEM，研究者可以深入了解变量之间的关系，为理论研究和实证分析提供有力支持。
SEM的优势与传统的回归分析相比，SEM具有以下几点优势： - 能够同时建立多个因果路径，捕捉变量之间的复杂关系。
- 考虑到测量误差，提高了统计结论的准确性和稳定性。
- 可以估计观测变量和潜变量之间的关系，从而提高模型的解释力。
SEM的应用案例一个典型的SEM应用案例是研究心理学中的影响因素。
研究者可以构建一个包含认知、情绪和行为变量的模型，通过SEM分析这些变量之间的关系。
通过SEM，研究者可以发现不同变量之间的直接和间接影响，从而深入分析这些因素对人类行为的影响。
SEM的未来发展随着数据采集技术的不断进步和计算资源的提升，SEM将会在更多领域得到广泛应用。
未来，SEM可能在大数据分析、机器学习和预测模型等方面发挥更大的作用，为研究者提供更全面的数据分析工具。
结构方程模型是一个强大的统计分析方法，它可以帮助研究者深入理解变量之间的关系。
通过SEM，我们可以建立更加完备的理论模型，为学术研究和实证分析提供有力支持。
SEM的应用领域和发展前景广阔，相信它将在未来的研究中发挥重要作用。
数据分析方法与结构方程模型
数据分析方法与结构方程模型引言数据分析是指运用各种统计方法和技术来处理和分析数据，以从中获得有关事物的信息和知识。
在当今信息爆炸的时代，数据分析变得越来越重要。
而结构方程模型是一种广泛应用于数据分析的统计方法，用于研究变量之间的关系。
本文将介绍数据分析方法和结构方程模型的基本概念和应用。
数据分析方法数据分析方法包括描述统计方法和推断统计方法。
描述统计方法用于描述和数据的特征和分布，例如常见的统计量有均值、方差、标准差等。
推断统计方法则是通过对样本数据进行分析和推断，来对总体进行估计和推断，例如假设检验和置信区间等。
在数据分析中，还常常会使用数据可视化方法，将数据以图表或图形的形式呈现出来，以更直观地展示数据的特征和趋势。
数据可视化可以帮助我们更好地理解数据和发现其中的规律。
结构方程模型结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）是一种通过建立变量之间的结构关系模型来研究变量之间关系的多变量统计方法。
它可用于验证研究假设、检验模型拟合度、估计模型参数以及预测未观察到的变量等。
结构方程模型由两部分组成：测量模型和结构模型。
测量模型用来衡量和观察变量，将其转化为数字形式，例如通过问卷调查等方式获得的观测数据。
结构模型则揭示变量之间的直接或间接关系，常用路径图的形式表示。
结构方程模型不仅可用于探索变量之间的关系，还可进行因果效应分析和模型比较。
它在社会科学、经济学、管理学等领域得到了广泛的应用。
数据分析方法和结构方程模型为我们提供了一种科学的、系统的、客观的方法来研究和分析数据。
通过应用这些方法，我们可以更好地理解数据和发现其中的规律。
数据分析方法和结构方程模型有助于我们进行科学研究、决策支持和问题解决，对我们的学术研究和实践工作具有重要意义。
希望本文对读者对数据分析方法和结构方程模型的理解有所帮助。
结构方程模型cfa
结构方程模型cfa
结构方程模型（StructuralEquationModeling，简称SEM）是一种常用的多变量统计分析方法，常常被应用于实证研究中。
其中，确认性因素分析（Confirmatory Factor Analysis，简称CFA）是SEM 的一种常见方法，用于检验研究者提出的假设模型与实际观测数据是否吻合。
CFA的主要目的是测量潜在变量，即不能被直接观测到的概念，例如信念、态度和价值观等。
CFA的基本思路是将潜在变量分解成可观测的多个指标（观测变量），通过测量这些指标来估计潜在变量的值。
CFA将指标分为多个因素，通过检验因素结构来评估模型的拟合度。
在进行CFA分析时，需要先确定模型中的潜在变量及其指标，然后运用SEM软件（例如AMOS、Mplus等）进行模型估计和统计检验。
具体分析过程包括模型拟合度指标（如卡方检验、RMSEA、CFI等）、参数估计、因素载荷和误差方差的解释等。
总之，CFA是SEM的一种常见方法，用于估计潜在变量的值，并检验假设模型与实际观测数据的拟合度。
通过CFA的分析，研究者可以更深入地理解研究对象的内部结构和关系。
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结构方程模型入门（纯干货！）
结构方程模型入门（纯干货！）一、结构方程模型的概念结构方程模型（Structural Equation Model,简称SEM）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，因此也称为协方差结构分析。
结构方程模型属于多变量统计分析，整合了因素分析与路径分析两种统计方法，同时可检验模型中的显变量（测量题目）、潜变量（测量题目表示的含义）和误差变量直接按的关系，从而活动自变量对因变量影响的直接效果、间接效果和总效果。
结构方程模型基本上是一种验证性的分析方法，因此通常需要有理论或者经验法则的支持，根据理论才能构建假设的模型图。
在构建模型图之后，检验模型的拟合度，观察模型是否可用，同时还需要检验各个路径是否达到显著，以确定自变量对因变量的影响是否显著。
目前，结构方程模型的分析软件较多，如Lisrel、EQS、Amos、Mplus、Smartpls等等，其中AMOS的使用率甚高，因此我们重点了解一下使用AMOS软件进行结构方程模型分析的过程。
二、结构方程模型的相关概念在构建模型假设图，我们首先需要了解一些有关的基本概念1、显变量显变量有多种称呼，如“观察变量”、“测量变量”、“显性变量”、“观测变量”等等。
从这些称呼中可以看到，显变量的主要含义就是：变量是实际测量的内容，也就是我们问卷上面的题目。
在Amos中，显变量使用长方形表示。
2、潜变量潜变量也叫潜在变量，是无法直接测量，但是可以通过多个题目进行表示的变量。
在Amos中，潜变量使用椭圆表示。
在使用的过程中，我们可以通过这样的方式区分显变量和潜变量：在数据文件中有具体值的变量就是显变量，没有具体值但可通过多个题目表示的则是潜变量。
3、误差变量误差变量是不具有实际测量的变量，但必不可少。
在调查中，显变量不可能百分之百的解释潜变量，总会存在误差，这反映在结构方程模型中就是误差变量，每一个显变量都会有误差变量。
在Amos中，误差变量使用圆形进行表示（与潜变量类似）。
结构方程模型
2. 应用结构方程模型的注意事项
• （1）通径图中 ,内源变量与外源变量间的 关系都是线性的。实际工作中的非线性偏 离被认为是可以忽略的 ,若有强的非线性关 系则应当设法对变量作变换 ,以便可以用线 性作近似;
• （2）结构方程不支持小样本。一般要求样 本容量在 200 以上 ,或是要估计的参数数目 的 5～20 倍;
• proc calis语句是必须的，且此语句还可添 加一些选项，这些选项主要包括：
• （1）数据集选项，如DATA= 使用的数据集 的名字；INRAM= 使用已存在的并被分析 过的模型；OUTRAM= 将模型的说明存入 输出数据集，备以后INRAM调用。
• （2）数据处理选项，如EDF= 在没有使用 原始数据且未指定样本数N时为模型指定自 由度；NOBS= 指定样本数N。
模型修正
• 模型的修正主要包括: • (1) 依据理论或有关假设 ,提出一个或数个合理的
先验模型; • (2) 检查潜变量与指标间的关系 ,建立测量方程模
型; • (3) 若模型含多个因子 ,可以循序渐进地 ,每次只检
验含两个因子的模型 ,确立测量模型部分合理后 , 最后再将所有因子合并成预设的先验模型 ,作总体 检验; • (4) 对每一模型 ,检查标准误、标准化残差、修正 指数、参数期望改变值、χ 2 及各种拟合指数 ,据此 修改模型。
一、结构方程模型简介 1、什么是结构方程模型 2、为什么使用结构方程模型 3、结构方程模型的结构 4、结构方程模型的优点 5、结构方程模型中的变量 6、结构方程模型常用图标
1、什么是结构方程模型 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，有 时候也叫协方差结构分析。
结构方程模型结果解读
结构方程模型结果解读结构方程模型（StructuralEquationModeling，简称SEM）是广泛应用于研究的一种统计方法，用于研究多变量系统之间的关系，而解读SEM结果则是研究者在经过一定数据分析之后，对SEM结果进行简析、剖析和有效理解的过程。
本文将从以下几方面来展开对SEM结果的解读：一、基本指标的解释1、准偏差（Standard Deviation）：标准偏差是统计学中的重要指标，它表示变量的平均偏差程度。
高标准偏差表明该变量变化大，低标准偏差则表明该变量变化小。
2、决定系数（Coefficient of Determination）：决定系数是一个统计指标，用来衡量解释变量与被解释变量间的关系强度，人们经常使用它来解释变量之间的相关性。
决定系数的取值范围是0-1，其中0表示解释变量与被解释变量之间没有关系，而1则表示解释变量与被解释变量之间的关系是完全正相关的。
3、由度（Free Degrees of Freedom）：自由度即可以被解释的方差的数量，是结构方程模型中的重要概念，自由度越高，则拟合程度越高；简单的说，自由度是衡量SEM模型预测水平和拟合度的定量指标。
二、统计检验结果解读1、拟合指标（Fitting Index）：拟合指标是用来衡量结构方程模型拟合度的统计指标，一般常用的有Chi-Square检验、GFI、AGFI、RMSEA、CFI等，它们都是精准地衡量结构方程模型的一种拟合度，但其具体取值范围各不相同。
一般情况下，GFI和AGFI的取值范围是0-1，Chi-Square的取值范围是0-正无限，RMSEA的取值范围是0-1，CFI的取值范围是0-1。
2、t统计量（t-statistic）：t统计量即假设检验中使用到的t 检验，它表示检验假设是否成立的概率，也就是卡方分布中的概率值。
在使用t检验时，t统计量取值越大，则结果的可靠性越大；t统计量取值越小，则结果的可靠性越小。
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假设检验：结构方程模型分析
5.6 假设检验：结构方程模型分析。
Karl Joreskog 和Dag Sordorm 在20 世纪70 年代提出结构方程模型（structure equation modeling,SEM）是应用线性方程表示观测变量与潜变量之间的关系以及潜变量之间关系的一种统计分析方法，试图通过实验数据验证理论模型假设中潜变量之间的关系，结构方程模型通过结合路径分析及因素分析的方法对观测变量与潜变量之间的关系进行验证，最终得出自变量与因变量之间的总体效应、直接效应及间接效应。
结构方程模型主要用于检验理论模型与样本数据之间的匹配度。
结构方程模型的应用软件很多，且各有特点，这些软件包括Lisrel（Linear Structural Relations）、AMOS（Analysis of MomentStructures）、EQS（E-quations）和Mplus 等。
本研究中采用的是AMOS 软件对数据进行分析。
结构方程模型通常包括测量模型和结构模型两种模型，其中测量模型描述的是潜在变量经由观测指标如何经过测量或概念化形成的，潜在变量和观测变量之间的关系共同构成了测量模型概念的内涵；而结构模型主要描述的是潜在变量之间的相关关系及模型中无法解释的变异量。
本研究采用的是结构模型，实际上包括了测量关系和结构关系两种关系。
在结构方程模型中，结构模型主要用于处理潜变量之间的相关关系，方程中包含三种随机变量：观测变量、潜变量及误差变量。
通过对外生变量、内生变量及中介变量进行区分厘清变量之间的结构关系。
结构方程模型可以通过矩阵方程式和路径图两种方式反映各变
量之间的测量关系及结构关系，采用矩阵方程式的形式来反映模型关系如下所示：
5.6.1 模型识别。
模型识别主要是通过模型拟合过程中的参数数目及可获得的数据资料反映模型是否具有可操作性以及是否能够得到合理的结果。
模型识别包括恰好识别、过渡识别和识别不足三种情况，可用模型自由度（DF）来鉴别模型识别情况，当DF<0,模型为识别不足；DF=0,模型为恰好识别；DF>0 模型为过渡识别。
本研究中采用自由度来对模型进行识别：Degrees of freedom = 512 >0,因此模型属于过渡识别，可以进行下一步分析。
5.6.2 模型拟合。
模型拟合实际上就是对模型进行参数估计的过程，通过将收集到的样本数据代入理论模型中，对模型参数进行求解，在此过程中，本研究考虑到变量的属性及样本数据的分布特征决定采用最大似然法对参数进行估计。
从模型拟合输出结果中P 值一栏可以看出五条假设的C.R.的绝对值均大于1.96,且显著性水平均小于0.05,因此创业意识、创业品质、创业知识、创业能力及创业态度对创业意愿均有显著的正向影响。
5.6.3 模型评价。
学者Hair 等人（1998）建议在检验理论模型与样本数据的
适配度之前，应先检验模型参数估计是否有下列违规的现象存在：有无负的误差方差存在、标准化参数系数是否大于等于1、是否有太大的标准误存在；结构方程模型评价使用适配统计量来评估理论模型与样本数据的适配度。
整体模型适配度指标分为三类：（1）绝对拟合指标，用来检验理论模型与样本数据的拟合程度，例如卡方值、卡方自由度比、RMSEA、GFI、AGFI、ECVI 等；（2）相对拟合指标，通过将待检验的建设理论模型与基准线模型的适配度进行比较，用以判断模型的契合度，其中相对拟合指标包括NFI、RFI、IFI、NNFI、CFI 等；（3）简约拟合指标，是绝对拟合指标与相对拟合指标的派生指标，包括AIC、PNFI、PGFI 和CN 值。
模型评价指标包括绝对拟合指标、相对拟合指标、简约拟合指标，选取以下指标作为模型拟合结果的评价指标。
绝对评价指标中通过卡方值的P 值的大小来检验模型，当P 值大于0.05 时，不显著的卡方值表明模型与样本数据的不一致可能性较小，认为模型拟合效果良好，但是由于卡方值受自由度与样本数据量的影响较大，自由度越大，卡方值越大，样本量越大，卡方值越大，本研究中自由度为512,且样本数据量为779,在这两种情况下卡方值容易达到显著水平，进而增大了拒绝理论模型的概率，因此在实践中通常结合绝对拟合指标、相对拟合指标及简约拟合指标等综合考虑模型的真实拟合效果，从评价指标中可以看出除P 值外，各项评价指标均达到推荐值的范围，表明模型拟合效果良好。
5.7 调节效应检验。
调节效应检验要根据自变量、调节变量的类型不同采用不同的处理方法，调节变量有分类变量和连续变量两种，对自变量和因变量的关系强弱进行调节，本研究中调节变量包括创业氛围（连续变量）和性别（分类变量）两种，下面对调节变量进行检验。
5.7.1 创业氛围调节效应检验。
调节变量属性为连续变量的潜变量，本研究选取无约束方法进行分析，具体步骤：第一步，将所有潜变量的观测指标进行中心化处理；第二步，对观测指标按照信度进行大小排序，将创业素质变量和创业氛围的交互项按照对应的观测指标相乘得出；第三步，对自变量和调节变量的交互项的影响进行显著性检验，若达到显著水平，则说明调节效应显著。
将创业意识、创业品质、创业知识、创业能力、创业态度、创业氛围以及相应的交互项建立与创业意愿的结构方程模型，对模型进行拟合，检查交互项路径系数及其显著性水平，以此判断调节效应是否显著。
（1）创业氛围在创业意识与创业意愿的影响关系中具有显著的调节作用，创业氛围与创业意识交互作用路径系数为0.493,显著性小于0.05,即随着创业氛围越来越浓厚，个体创业意识越强，个体的创业意愿就越高。
（2）创业氛围在创业品质与创业意愿的关系中调节作用不显著，创业氛围与创业品质交互作用路径系数为-0.011,但是未达到显著性水平，因此创业氛围调节作用不成立。
（3）创业氛围在创业知识与创业意愿的关系中调节作用不显著，创业氛围与创业知识交互作用路径系数为-0.055,但是未达到显著性水平，因此创业氛围调节作用不成立。
（4）创业氛围在创业能力与创业意愿的关系中调节作用不显著，创业氛围与创业能力交互作用路径系数为-0.041,但是未达到显著性水平，因此创业氛围调节作用不成立。
（5）创业氛围在创业态度与创业意愿的关系中调节作用不显著，创业氛围与创业态度交互作用路径系数为-0.060,但是未达到显著性水平，因此创业氛围调节作用不成立。
5.7.2 性别调节效应检验。
本研究采用Spss17.0 软件对数据进行回归分析处理，第一步：将创业意愿作为因变量引入；其次将创业素质、性别及创业素质与性别的交互项作为自变量引入；最后对交互项的显著性进行检验。
从性别调节效应检验结果中可以看出模型2中调整R2值为0.377 大于模型1中调整R2值0.364,表明模型2 解释的方差变异大于模型 1 中解释的方差变异，因此性别对创业素质与创业意愿的关系具有调节作用，同时从相伴概率结果看出Sig.F 更改值均小于显著性水平0.05,表明性别对创业素质与创业意愿有显著的调节效应。
从表中结果可以看出回归模型的显著性为0.000,达到显著性水平，表明回归模型有显著的统计意义。
从表中结果可以看出：
（1）性别对创业意识与创业意愿的关系具有显著的调节作用，
性别与创业意识交互作用路径系数为-0.181,显著性为0.006 小于0.05,达到显著性水平，起到负向调节作用，男性为1,女性为2,因此男性创业意识对创业意愿的影响高于女性。
（2）性别对创业品质与创业意愿的关系调节作用不显著，性别与创业品质交互作用路径系数为0.073,显著性为0.395 大于0.05,未达到显著性水平，因此性别对创业品质与创业意愿有显著调节作用不成立。
（3）性别对创业知识与创业意愿的关系调节作用不显著，性别与创业知识交互作用路径系数为0.136,显著性为0.065 大于0.05,未达到显著性水平，因此性别对创业知识与创业意愿有显著调节作用不成立。
（4）性别对创业能力与创业意愿的关系调节作用不显著，性别与创业能力交互作用路径系数为0.010,显著性为0.895 大于0.05,未达到显著性水平，因此性别对创业能力与创业意愿有显著调节作用不成立。
（5）性别对创业态度与创业意愿的关系具有显著的调节作用，性别与创业态度交互作用路径系数为-0.152,显著性为0.048 小于0.05,达到显著性水平，起到负向调节作用，男性为1,女性为2,因此男性创业态度对创业意愿的影响高于女性。
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