结构方程模型-lecture1.ppt

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1、SEM简介路径分析验证性因子分析SEM线性因果关系SEM的产生与发展SEM的基本形式因果推断方法AMOS简介本讲内容SewallWright（1921,1934）提出路径分析路径图1960年代以前，路径分析基本处于休眠状态OtisDuncan（1966）以及其他学者将其引入社会学研究1930年代凯恩斯创立了联立方程模型模型识别SEM的产生与发展SEM的产生与发展（续1）Jöreskog（1966,1967）开发了验证性因子分析（CFA）Jöreskog提出卡方检验，用来比较可测变量的观测相关结构与假定模型所隐含的相关结构，

2、从而否定（或暂时验证）假设模型，是SEM发展的里程碑Exploratorydataanalysisisdetectiveincharacter.Confirmatorydataanalysisisjudicialorquasi-judicialincharacter…Unlessthedetectivefindstheclues,judgeorjuryhasnothingtoconsider.Unlessexploratorydataanalysisuncoversindications,usuallyquantitati

3、veones,thereislikelytobenothingforconfirmatorydataanalysistoconsider.(Tukey,1977)SEM的产生与发展（续2）将Wright的路径分析与Jöreskog的CFA融合在一起，从而诞生了SEM路径分析研究可测变量之间的关系SEM研究可测变量与潜变量之间的关系以及潜变量之间的关系CAF研究可测变量与潜变量之间的关系SEM的产生与发展（续3）基本假定所涉变量路径分析可测变量潜变量与可测变量CFASEM潜变量无关潜变量与可测变量可测变量可以有测量误差潜变

4、量可以相关变量没有测量误差SEM的产生与发展（续4）1970年代，LISREL的诞生极大地促进了SEM的研究与应用1994年，创立了专门的杂志StructuralEquationModeling20世纪末，计算科学家和科学哲学家进一步发展了线性因果关系理论与算法，使得SEM在线性因果关系建模中的应用在理论、统计以及计算方面都得以深化和推广其他SEM分析软件EQS，Amos，EZPath，SEPath，COSAN，MxR中的SEM，SAS中的CALISFamilyTreeofSEMT-testANOVAMulti-wayAN

5、OVARepeatedMeasureDesignsGrowthCurveAnalysisBivariateCorrelationMultipleRegressionPathAnalysisStructuralEquationModelingFactorAnalysisExploratoryFactorAnalysisConfirmatoryFactorAnalysisLatentGrowthCurveAnalysisSEM的优势与局限优势（与多元回归相比）moreflexibleassumptions(particular

6、lyallowinginterpretationeveninthefaceofmulticollinearity)useofconfirmatoryfactoranalysistoreducemeasurementerrorbyhavingmultipleindicatorsperlatentvariabletheattractionofSEM'sgraphicalmodelinginterfacethedesirabilityoftestingmodelsoverallratherthancoefficientsindi

7、viduallytheabilitytotestmodelswithmultipledependentstheabilitytomodelmediatingvariablesratherthanberestrictedtoanadditivemodeltheabilitytomodelerrortermstheabilitytotestcoefficientsacrossmultiplebetween-subjectsgroupsabilitytohandledifficultdata(timeserieswithauto

8、correlatederror,non-normaldata,incompletedatawhereregressionishighlysusceptibletoerrorofinterpretationbymisspecification,theSEMstrategyofcomparingaltern