基于测量模型结构方程模型gls与wls比较

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1、基于测量模型结构方程模型GLS与WLS比较26基于测量模型结构方程模型GLS与WLS比较26基于测量模型结构方程模型GLS与WLS比较26基于测量模型结构方程模型GLS与WLS比较26基于测量模型结构方程模型GLS与WLS比较26基于测量模型结构方程模型GLS与WLS比较26基于测量模型结构方程模型GLS与WLS比较26基于测量模型结构方程模型GLS与WLS比较26基于测量模型结构方程模型GLS与WLS比较26基于测量模型结构方程模型GLS与WLS比较26基于测量模型结构方程模型GLS与WLS比较26基于测量模型结构方程模型GLS与WLS比较26基于测量模型结

2、构方程模型GLS与WLS比较26·104·中国公共卫生2015年1月第31卷第1期ChinJPublicHealth,Jan2015Vol.31No.1·调查报告与分析·基于测量模型结构方程模型GLS与WLS比较*焦辛妮1,王长义2,汪东伟3,刘艳1摘要:目的探讨结构方程模型的广义最小二乘法(GLS)和加权最小二乘法(WLS)2种参数估计方法在不3个潜变量但未包含内生显变量、内生潜变量的真模型同特征数据中的性能差异。方法设定包含15个显变量、和误设模型,运用SAS9.1软件的IML模块生成模拟数据,通过CALIS过程进行模型拟合,采用两类错误频率对GLS法和W

3、LS法的性能进行评价。结果分布特征为正态分布、指数分布和二项分布的数据,在采用相关矩阵和协方差矩阵时,GLS和WLS的两类错误频率均随相关系数或样本含量的增加呈下降趋势;在数据特征相同的条件下,2种矩阵分析均表现为GLS两类错误频率之和小于WLS法;GLS在r=0.3且n≥750即显变量个数的50倍时,或在r=0.5且n≥300即显变量个数的20倍时3种分布的两类错误频率之和均<0.05;WLS相关矩阵分析的结果相对于协方差矩阵分析而言稳定性较差,其协方差矩阵分析表现为不论相关系数如何,只要n≥750即两类错误频率之和<0.05。结论GLS法和WLS法对参数的

4、估计均为无偏的和渐进有效的,数据条件和矩阵的不同会影响其参数估计结果,在应用过程中应根据实际情况合理选择。关键词:结构方程模型;参数估计;广义最小二乘法(GLS);加权最小二乘法(WLS);两类错误中图分类号:R195.1文献标志码:A文章编号:1001-0580(2015)01-0104-05DOI:10.11847/zgggws2015-31-01-32ComparisonofGLSandWLSmethodbasedonmeasurementmodelofstructuralequationmodelingJIAOXin-ni*,WANGChang-yi,

5、WANGDong-wei,etal(*DepartmentofHealthStatistics,SchoolofPublicHealth,HarbinMedicalUniversity,Harbin,HeilongjiangProvince150081,China)Abs26tract:ObjectiveToinvestigatethedifferenceinparameterestimationofvariousdatasetsbetweentheperform-ancesofgeneralizedleastsquares(GLS)andweightedle

6、astsquares(WLS)instructuralequationmodeling(SEM).MethodsWesetthecorrelationcoefficientsbetweenvariablesandestablishedatruemodelandmisspecifiedmodel,whichcontained15variablesand3latentvariables.UsingInteractiveMatrixLanguage(IML)moduleofSAS9.1soft-ware,wegotasimulationofmulti-feature

7、dataandusingCovarianceAnalysisofLinearStructuralEquations(CALIS)procedurewetestedthemodelfit.ThenwecomparedGLSandWLSmethodsusingthefrequencyofthetwotypesofer-rorastheindicator.ResultsWhetherthedistributionofdataisnormal,exponentialorbinomial,therelativefrequencyofthetwotypesoferrors

8、showsadownwardtrend

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