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时间:2020-06-24
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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
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