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《Rayee-SEM原理、應(yīng)用及操作》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、SEM原理、應(yīng)用及操作尹衛(wèi)兵同濟(jì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院主要內(nèi)容PARTA：SEM原理PARTB：SEM應(yīng)用PARTC：SEM上機(jī)操作SEM的定義PARTA結(jié)構(gòu)方程模型（StructuralEquationModeling/StructuralEquationModel/StructureEquationModeling，簡稱SEM）是基于變量的協(xié)方差矩陣來分析變量之間關(guān)系的一種綜合性的統(tǒng)計方法，因此又稱為協(xié)方差結(jié)構(gòu)分析。SEM的優(yōu)點(diǎn)PARTA同時處理多個因變量；容許自變量和因變量含有誤差，精確估計觀察變量與潛在變量之間的關(guān)系；同時估
2、計因子結(jié)構(gòu)和因子關(guān)系；可以估計整個模型和數(shù)據(jù)的擬合程度。相關(guān)概念PARTA潛變量(latentvariable)：不能被直接測量的變量；內(nèi)生潛變量:受其它潛變量影響的潛變量，也稱為因變量、內(nèi)顯潛變量、內(nèi)生因子（EndogenousFactors）等；外生潛變量:由系統(tǒng)外其他因素決定的潛變量，也稱為自變量、外顯潛變量、外生因子（ExogenousFactors）等；指標(biāo)(observableindicators)：間接測量潛變量的指標(biāo)，也稱為觀測變量；內(nèi)生指標(biāo):間接測量內(nèi)生潛變量的指標(biāo)；外生指標(biāo):間接測量外生潛變量的指標(biāo)。相關(guān)概念
3、（續(xù)1）PARTA中介變量（Mediator）：考慮自變量X對因變量Y的影響，如果X通過影響變量M來影響Y，則稱M為中介變量；中介效應(yīng)（MediatorEffects;MediatingEffect）調(diào)節(jié)變量(Moderator)：如果變量Y與變量X的關(guān)系是變量M的函數(shù)，稱M為調(diào)節(jié)變量；調(diào)節(jié)效應(yīng)（ModeratorEffects;ModeratingEffect）相關(guān)概念（續(xù)2）PARTA控制變量（ControlVariable;ControlVariables;ControlledVariable）：是指那些除了實(shí)驗(yàn)因素(自變
4、量)以外的所有影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果的變量,這些變量不是本實(shí)驗(yàn)所要研究的變量,所以又稱無關(guān)變量、無關(guān)因子、非實(shí)驗(yàn)因素或非實(shí)驗(yàn)因子。題項(xiàng)(Items):具體操作問題結(jié)構(gòu)方程模型的結(jié)構(gòu)PARTA測量模型:測量指標(biāo)與潛變量之間的關(guān)系x=∧xξ+δy=∧yη+ε其中，ξ：外生潛變量(xi)η：內(nèi)生潛變量(eta)x：外生指標(biāo)δ：x的誤差項(xiàng)(delta)y：內(nèi)生指標(biāo)ε：y的誤差項(xiàng)(epsilon)∧x：外生指標(biāo)與外生潛變量的關(guān)系(lambda)∧y：內(nèi)生指標(biāo)與內(nèi)生潛變量的關(guān)系結(jié)構(gòu)方程模型的結(jié)構(gòu)（續(xù)）PARTA結(jié)構(gòu)模型對于潛變量間的關(guān)系，可用結(jié)構(gòu)方程
5、表示：η=Bη+Гξ+ζη：內(nèi)生潛變量(eta)ξ：外生潛變量(xi)B：內(nèi)生潛變量間的關(guān)系(bta)Г：外生潛變量對內(nèi)生潛變量的影響(gamma)ζ：結(jié)構(gòu)方程的殘差項(xiàng)(zeta)SEM的八個矩陣PARTASEM主要參數(shù)PARTA結(jié)構(gòu)方程模型的路徑系數(shù)圖PARTA在SEM中用直觀的圖形表達(dá)各變量之間的關(guān)系，這種圖形稱為路徑系數(shù)圖。SEM路徑系數(shù)圖圖形規(guī)則PARTA橢圓形表示潛變量綠色橢圓形代表外生潛變量；黃色橢圓形代表內(nèi)生潛變量；長方形代表觀測指標(biāo)灰色長方形代表外生觀測指標(biāo)；亮藍(lán)色長方形代表內(nèi)生觀測指標(biāo)；長方形代表觀測指標(biāo)SEM
6、路徑系數(shù)圖圖形規(guī)則（續(xù)）PARTA單向箭頭表示單向影響或效應(yīng)潛變量之間；潛變量與觀測指標(biāo)之間；單向箭頭且無起始圖形表示測量誤差或未被解釋部分潛變量；觀測指標(biāo)；雙向弧形箭頭表示相關(guān)關(guān)系潛變量之間；觀測指標(biāo)之間；SEM擬合指標(biāo)PARTAχ2與χ2/df：χ2值越小，說明實(shí)際矩陣和輸入矩陣的差異越小，說明假設(shè)模型和樣本數(shù)據(jù)之間擬合程度越好。擬合優(yōu)度指數(shù)（GoodnessofFitIndex，GFI）和調(diào)整擬合優(yōu)度指數(shù)（AdjustedGoodnessofFit，AGFI）：反映了假設(shè)模型能夠解釋的協(xié)方差的比例，擬合優(yōu)度指數(shù)越大，說明自
7、變量對因變量的解釋程度越高，自變量引起的變動占總變動的百分比越高。殘差均方根（RootMeansquareResidual，RMR）和近似誤差均方根（RootMeanSquareErrorofApproximation，RMSEA）：殘差均方根和近似誤差均方根是測量輸入矩陣和估計矩陣之間殘差均值的平方根，數(shù)值越小則說明模型擬合程度越佳。規(guī)范擬合指數(shù)（NormedFitIndex，NFI）和增量擬合指數(shù)（IncrementalFitIndex，IFI）：規(guī)范擬合指數(shù)是測量獨(dú)立模型與假設(shè)模型之間卡方值的縮小比例。但其與卡方指數(shù)一樣，
8、容易收到樣本容量的影響，為彌補(bǔ)其缺點(diǎn)，學(xué)者建議采用增量擬合指數(shù)來衡量模型優(yōu)度。比較擬合指數(shù)（ComparativeFitIndex，CFI）：比較擬合指數(shù)反映了獨(dú)立模型與假設(shè)模型之間的差異程度，數(shù)值越接近1，則假設(shè)模型越好。SEM擬合指標(biāo)范例PARTADegre
