类别变量的结构方程模型及其应用

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1、类别变量的结构方程模型及其应用叶阁卫生统计２１】０２年８月第２９卷第４蟛　类别变量的结构方程模型及其应用　王　欢　韩　海　蔡绍晖　梁巧　吴肖蒙　王波栋　张志敏　柳士顺。　【提要】目的探讨类别变量的结构方程在实际问题中的应用。方法运用ＬＳＥ　ＩＲＬ软件中的类别变量分析技　术，４２个关于生活　式与健康的调查样本进行了结构方程模型分析。结果量表中反映生活方式的８个条目…致地　对５聚合为生活方式这。。。潜在因子，因子与抑郁和焦虑呈现显著负相关关系，明生活方式越健康产生精神障碍的几率就　。。此表越低。结论观测

2、变量的类型是结构方程建模必须予以重视的关键要素之一。　32【关键词】结构方程模型类别变量生活方式抑郁焦虑　　与建立在连续变量基础之上的结构方程模型不　同，别变量的结构方程模型（ｔｃｒｌｑａｏ　ｏ．类ｓｕｔａｅｕｔｎｒｄ　ｒｕ　ｉｏ均为二分变量时，种相关系数就是叫项相关系数　此（ｅａｈｒ　ｏｒｌｉｎ。以多项相关系数为基础估计　ｔｒｃｏｉｃｒａｏ）ｔｃｅｔｅｗｔ　ａｇｒａｏｓｒｅ　ａｉｂｅ）ｌｉｃｔｏｉｌｂｅｖｄｖｒｌ中均值、差和　　ｈｅｃ　ａｓ方协方差变得没有意义。如果仍然运用以积差相关系数　矩阵为基

3、础的分析方法，就会导致不正确的结果和无效　出的多个类别变量的协方差矩阵就是估计的渐进协方　差矩阵（ｓｍａｄａｙｔｔ　ｏａｉｃ　32ｔｘ，类　ｅｔｔ　ｓｍｐｏｉｃｖｒｎｅｍａ）即ｉｅｃａｉｒ别变量结构方程模型的分析矩阵。　２模型的参数估计　．的结论，，因此对类别变量的结构方程模型的分析需要完　全不同的统计技术来完成。　类别变量结构方程模型的分析方法　结构方程模型的分析原理主要是通过协方差矩阵　的分析导出选定的参数，对模型的拟合情况进行评　并价。由于校正加权矩阵（ｏｒｃｗｉｈ　ｔｘ町以成　ｃｒｔｅｔｒ）

4、ｅ　ｇｍａｉ为渐进协方差矩阵的一致估计，因此，基于渐进协方　对差矩阵的结构方程进行分析时，用的足加权最小二　采结构方程模型又称为协方差结构分析（ｏａａｃ　ｃｖｒｎｅｉｓｕｔｒａａｓ）其基本思想就是用样本的方差一ｔｃｕｅｎｌｉ，ｒ　ｙｓ协　方差矩阵（以下简称协方差矩阵）拟合根据研究假　去没推导出的协方32差矩阵。可见，方差矩阵是结构方　协程模型的分析基础。类别变量结构方程模型是基于多　项相关系数的协方差矩阵。模型的参数估计方法使用　加权最小二乘法…。　１多项相关系数与渐近协方差矩阵　．任何类别都有一个

5、分类原则，进行类别变量的　在结构方程模型分析时，别变量的分类假设如下：类　如果类别变量　包含ｋ，类分别记为：，…ｋ　１２，，假设存在一个作为分类基准的潜在连续变量Ｘ则有：　　Ｘ＝　甘　一ｌ＜　≤丁　　，乘法（ｅｈｅ　ａｔｓｕｒｓ。加权最小二乘法要　ｗｉｔｌｓｑａｅ）ｇｄｅ　　求样本量要大，缺失值要少。　应用实例　焦虑和抑郁是两种常见的精神障碍，个人和社　对会带来了负担，现代社会不可忽视的健康问题　Ｊ　是。目前，生活方式与抑郁和焦虑之间关系的研32究还比　对较少　，日本学者以中老年为对象探讨了牛活方式

6、对　抑郁的预测作用　。本研究以广东、海、南、江　上河浙等省市机关和企事业单位的在职人员为对象，用问　采卷调查法，放问卷６０份，发０回收有效问卷４２份。其　５中，性占６．％；５岁以下的占１．％，６岁至３　男４８２７７２５其中ｉ，，；＝ｌ２…ｋ　一∞＝丁０＜下１＜丁２＜…＜下32　一１＜丁；　　且岁占５．％，６至４２６３５占２．％，５岁以上占５５；４２４．％　７＝Ｐ｛ｒｒＸ＝ｉ＝Ｐ｛一＜　≤ｒ｝　｝ｒｌＸ　　　　仃　＝Ｐ　Ｐｌ＋ｐ２＋…＋ｐ　研究生及以上学历的占４７，．％本科占２．％，６４大专占　３．％

7、，１３大专以下占１．％。生活方式的测量工具是　０６由Ｂｌｃ和Ｂｅｌ开发，Ｍｏｉｔｅｌｏｒｓｗｏ经ｒｏ等人修订的包　ｍｏ同样地，于类别变量Ｙ来讲，做类似的假设，对也　即以潜在连续变量Ｙ为分类基准。为方便起见，　作假　设Ｘ　与Ｙ　服从二元正态分布，可通过32极大似然估　则计法，计出Ｘ估　与Ｙ　的积差相关系数，种相关系数　此就是多项相关系数（ｏｙｈｒ　ｏｒｌｉｎ；Ｘ与Ｙｐｌｃｏｉｃｒａｏ）当ｃｅｔ　基金项日：家自然科学荜金项目（０７５５　同３９３６）１暨南大学药学院（１６２　．５０３）含八个项目的量表　；

8、抑郁与焦虑的测评使用的　对是Ｌｗｏｅ等人所提炼的自陈式量表　；体内容见表　具１。问卷的引导语为“据近四个星期的情况，对下　根针列描述，择最能反映您实际状况的答案”Ｌ３　选。Ｓ、Ｌ６、Ｐ、Ｅ２、ＮＳＤＥ１ＤＰＡＸ１和ＡＮ２为反向记分，他　Ｘ其各项目均按各自的等级从高到低记分。例如：是否　“吃早餐”的记分为：－—；锻炼身体”０１２“的记分为：—；１32０　２暨南大学管　学院（１６２　．５０３）△通讯作者：士顺　柳“节制地饮酒”的记分为：——。无２１　０ＣｈｉｅｅＪｕｎｌｏ