结构方程模型多组分析-.ppt

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1、结构方程模型多组分析方法第一部分结构方程模型简介第二部分多组分析步骤介绍第一部分结构方程模型简介一、定义：结构方程模型（SEM）是一种建立、估计和检验因果关系的多元统计分析技术。二、特点1、借助于理论进行建模;2、检验理论模型是否有效；验证所得的因子是否与理论概括吻合；3、可同时考查多组变量间的关系；4、可检验自变量对因变量的直接效应和间接效应。5、可将测量误差包含在模型中，增加了检验结果的可信性和理论的解释力。第二部分多组分析方法介绍一、为什么要用SEM多组分析？研究者需要处理来自多个样本的数据，比如性

2、别数据、时间数据时，须使用SEM多组分析来检验假设模型在不同样本间是否相等。二、SEM多组分析思路简介1、基本思想:考查不同的调节变量对模型整体的作用程度。2、基本做法：限定后卡方与限定前卡方做差；相应的自由度也做差。逐步对各类参数进行限定如果卡方差（即Δχ2）在相应的自由度差（Δdf）上显著，即说明该调节变量对模型的作用显著，模型在相应的限定上存在差异。如果Δχ2不显著，即说明调节变量对模型的作用不显著，模型稳定。3、多组分析检验要依次限定：测量权重：潜变量在观测变量上的负荷结构权重：潜变量之间的回归系

3、数结构协方差：误差项之间的相关系数结构残差：潜变量的误差测量残差：观测变量的误差4、多组分析的前提条件：检查各组与模型的拟合情况相差不大相差较大可做多组比较不可做多组比较步骤一：建立理论模型步骤二：分别计算各组数据与理论模型的拟合指数。步骤三：定义组别步骤四：限定模型5、SEM多组分析操作步骤步骤五：调入数据步骤六：设定分析特征点击View菜单下的AnalysisProperties，Output标签下选择：Minimizationhistory（输出迭代运算过程），Standardizedestimat

4、es（输出标准化估计值）Squaredmultiplecorrelations（输出R2），Modificationindices（输出模型修正指标），Indirect,direct&totaleffects（输出间接、直接和总的影响效应），Criticalratiosfordifferences（输出模型差异比较临界值）。Estimation标签下选择：Estimatemeansandintercepts（估计平均数和截距）。使用重复测量或跟踪数据步骤七：提交系统运算第一格中的红色箭头闪亮，表示已得出数

5、据与模型的拟合指数；第二格中的出现“OK”表示所有模型都已被识别。步骤八：查看检验结果点击View菜单下TextOutput6、SEM多组分析结果汇报步骤一：记录多组分析结果数据（见表1）步骤二：计算Δχ2并检验显著性步骤三：考查差异显著的路径（PairwiseParameterComparisons）若某对路径差异的绝对值大于1.96或者2.58，即说明其对应的路径在α=0.05或者α=0.01水平上差异显著。数据演练