1、结构方程模型,结构方程模型,SEM,什么是SEM？,结构方程模型 (SEM) 是一种用来处理因果关系模型的统计方法，它也可以进行路径分析 (path analysis)、因子分析、回归分析及方差分析。SEM提供了一种进行数据分析和研究理论的完整综合系统，可同时处理一系列或多组自变量与因变量之间关系，检验潜变量(Latent variables)与观测变量(Manifest variable)之间的关系。SEM包括：回归分析、因子分析(验证性因子分析、 探索性因子分析)、检验、方差分析、比较各组因子均值、交互作用模型、实验设计 。,SEM的构成,测量模式旨在建立测量指针与潜在变项间之关系，主要透
2、过验证性因素分析以检验测量指标(即问卷、量表)的效度。结构模式旨在检验潜在变项间之因果路径关系，主要针对潜在变项进行径路分析，以检验结构模式的适配性(Fitness)。,典型SEM图示,八个参数矩阵,结构方程模型的分析过程,SEM前提条件,条件1：观测变量必须是定距或定比型变量。条件2：观测变量必须为连续且至少要有四个数值。条件3：数据符合正态分布。条件4：变量间关系为线性的。条件5：变量间应避免多重共线性。条件6：必须包含所有重要的因果关系。条件7：模型是过度识别的。条件8：每个潜变量一开始至少应有三个观测变量。条件9：观测变量总数最好不要超过30个。条件10：观察变量个数。一般而言，样本数
3、至少要有200个，至少要为x观察变量数量的10倍15倍，样本大小亦取决于潜变量的数量；或者也可以5倍的待估计参数个数为最小样本数个数。,SEM模型识别,SEM模型的识别，是判定模型中每一个待估计的(自由)参数能否由观测数据求出唯一的估计值。参数类型自由参数固定参数限制参数模型类型可识别(恰好识别、过度识别)不可识别,SEM模型识别,规则一(t规则)自由度df=(p+q)(p+q+1)/2-t0其中p为外生观测变量，q为内生观测变量，t为自由参数。测量模型 必要非充分条件规则二(两步法)测量模型结构模型三指标规则、两指标规则/ t规则、零B规则递归规则、阶条件、秩条件充分不必要条件规则三(MIM
4、IC)多指标多原因模型外生变量都可测且内生变量可不止一个的模型,SEM模型评价,评价目的：从各方面来评鉴理论模型是否能解释实际观察所得的数据，或者说理论模式与实际观察所得数据的差距有多大 (Anderson & Gerbing, 1988),SEM模型修正,省俭原则,等同原则,SEM模型修正,模型修正的检验：LR检验、LM检验、W检验,AMOS执行步骤,Amos Graphics界面,潜在变量,观察变量,误差变量,测量模型,结构模型,建立路径模型图,开启数据文件,样本量,设定观察变量,设定误差变量名称,设定输出统计量,最小化过程,标准化的估计值,多元相关的平方,观察样本协方差矩阵,间接效果、直接效果和总效果,残差矩阵,隐含协方差矩阵,修正指标,检验正态性与异常值,计算估计值,计算估计值,浏览模型结果,估计值,回归系数估计参数的标准误检验统计量(1.96)P值显著性(0.001),模型注解,模型自由度为1，适配度卡方值为0.179，显著性概率值为0.672，未达0.05的显著水平，接受虚无假设，表示观察数据的矩阵与假设隐含的矩阵相契合，即观察数据与假设模型间可以适配。,模型适配度,预设模型饱和模型独立模型,适配度指标,适配度指标,适配度指标,参考文献,吴明隆. 结构方程模型AMOS的操作与应用, 重庆大学出版社, 2009年7月,SEM,THANK YOU !,
