sem方程

2019-08-12 14:10

用SPSS可以进行SEM(结构方程模型)建模吗

SPSS不能进行结构方程建模。


sem方程

结构方程模型

结构方程介绍

无论是因果关系的证明还是对规模内部结构的确认,都取决于对研究前变量的性质和内容的澄清,并清楚地描述变量的假设关系,这是由研究员。这种关系的假设命题寻求统计验证。特别是,在社会和行为科学领域探索的变量的结构关系主要由一组无法直接观察和测量的抽象命题(或构造)组成。有必要获得严格的统计数据来证明构造的存在。这也是SEM的主要优势之一(Bollen,1989)。 (3)建模分析和比较

SEM的第三个主要特征是模块化分析的应用。使用前面讨论的假设验证和结构化验证函数,结构方程模型可以同时将一系列研究假设构建成一个有意义的假设模型,然后通过统计程序验证模型。可以在不同模型之间进行竞争比较。在社会和行为科学的研究中,由于理论观点不同,通常相同的变量集对变量之间的假设关系会有不同的看法。因此,研究人员可以基于不同的理论和假设。前提是,开发了不同的替代模型来比较模型之间的竞争。利用假设模型进行统计验证的优势极大地提高了多组回归方程中传统路径分析同时估计的局限性,也提高了分析的应用范围。 Jöreskog&Sörbom(1996)指出SEM的模块化应用策略有三个层次。第一个是简单的确认,即评估单个先验假设模型的适当性,称为验证研究;第二个是模型生成。程序是首先设置一个起始模型。与实际观测数据进行比较后,进行必要的修正,重复估算程序,得到最佳拟合模型。用于生产研究;第三个是替代模型的竞争比较,以确定哪个是对实际数据最敏感的,称为竞争性研究。

Maccallum&Austin(2000)在文献中发现,SEM研究对于纯验证和模型生成占约20%和25%,对于涉及竞争比较的SEM研究占55%。 Maccallum&Austin(2000)认为,模型生成的SEM研究有其局限性,特别是在模型修改过程中,往往过分依赖数据所呈现的信息而忽略了理论的含义,过度滥用修正程序获得对他们有益的结果。 ,是非常危险的,用户应该小心。相比之下,竞争比较研究具有较强的理论基础,较少的修改问题,可以发挥更大的灵活性和说服力。结构方程模型的这种模块化分析功能的最重要贡献在于它为社会和行为科学研究界的抽象理论的实证检验提供了一套严格的程序,使研究人员能够分析以测试所提出的理论模型。此举将假设使用验证,从单个参数的测试到理论模型的整体测试的更高水平,突破了理论模型缺乏综合分析能力的传统困境。

二,结构方程模型的特征

Hoyle(1995)指出结构方程模型可以看作是不同统计技术和研究方法的结合。从技术角度来看,SEM并未涉及特定的统计方法,而是指用于分析协变结构的一组技术的集成。 SEM有时会有不同的名词,如协方差结构分析和协方差结构建模。有时,通过验证性因子分析(CFA)调用单指因子分析模式的分析。有时,虽然SEM分析软件执行传统的路径分析并进行因果建模,但它不使用SEM的名称。实际上,这是SEM的重要应用之一。无论使用何种名词,这些分析技术都有一些基本的共同特征(Kline,1996,pp.8-13),如下所述。 (1)SEM具有理论先验SEM分析最重要的特征之一是它必须基于一定的理论基础,即SEM是用于验证早期专业人员的理论模型。


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如何理解结构方程模型

SEM(结构方程模型)是基于潜在变量的回归模型的统计方法。

f是潜在变量,例如智力,自尊等,它是SEM模型中的预测变量。 Y1,y2和y3是观测变量,可以直接测量变量。在SEM模型中,它们是指标。 Λ1-3是因子负载,ε是残差。前面提到SEM是基于回归模型,可以写成如下:

y1 =λ1* f +ε1

y2 =λ2* f +ε2

y3 =λ3* f +ε3

转到回归模型。

SEM被广泛使用的是方差/协方差估计方法。 y1,y2,y3的方差/协方差矩阵可以用上式表示:(σ是f的方差)

然后,计算机根据实际矩阵估计因子载荷等因素,并输出估计矩阵,这是与实际矩阵的最小差异。 (理想地),输出结果,并获得每个估计的参数和拟合指数。

应用更多模型/方法:MIMIC,多组模型,潜在增长建模等广泛的软件:

1,Mplus。优点:编程简单,结果全面。缺点:收费,价格昂贵。学生版本为300美元。

2,阿莫斯。优点:傻瓜,绘制数据拖动数据。缺点:稍微复杂的模型很耗时。

3,R。下一个包很好。优点:兼容性和专业性。缺点:使用的人少,不利于接触聚会。

4,LISREL。优点:易于上手。缺点:您需要输入每个矩阵,跳过时间。

其他人有一些我不懂的软件。

SEM进入不久,以上是为了个人理解,寻求讨论轻喷。什么?

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