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1、结构方程模型及其应用StructuralEquationModelandItsApplications侯杰泰Kit-TaiHau香港中文大学教育心理系EducationalPsychologyDept,TheChineseUniversityofHongKong1结构方程模型及其应用StructuralEquationModelandItsApplicationsI简介IIntroduction2100个推理测验分数21,31,32,05,06,09,10,22,29,18,11,01,39,92,23,27,93,97,30,02,96,40,53,78,04,98,36,07
2、,08,24,54,55,77,99,34,03,86,87,59,60,15,62,63,43,52,28,79,58,65,95,81,85,57,14,17,33,16,19,20,37,25,69,84,61,64,68,70,42,45,72,83,89,44,38,47,71,00,73,12,35,82,56,75,41,46,49,50,94,66,67,76,51,88,90,74,13,26,80,48,91均值Mean=53，标准差SD(StdDev)=153100名学生在9个不同学科间的相关系数(correlationcoefficientmatrix)4
3、5再生/隐含矩阵(reproduced/impliedmatrix)678检查模型的准确性(accuracy)和简洁性(parsimony)拟合优度指数（goodnessoffitindex），简称为拟合指数(fitindex):、NNFI、CFIdf=[不重复元素non-duplicatingelements,p(p+1)/2]–[估计参数estimatedparameters]在前面例子df=9x10/2–21=249依据及指定模型找出与相距最小的样本相关（或协方差）矩阵correlation/covariancematrix一个或多个有理据的可能模型(alternative
4、models)输出Output输入InputSEM程式program(e.g.,LISREL)、各路径参数（因子负荷loading、因子相关系数factorcorrelations等）各种拟合指数10结构方程模型及其应用StructuralEquationModelandItsApplicationsI简介IIntroduction11100名学生在9个不同学科间的相关系数(correlationcoefficientmatrix)1213141516171819202122_____________________________________________________
5、____________________________________________(no.ofestimatedparameters)模型dfNNFICFI需要估计的参数个数______________________________________________________________________________________________M12440.973.98221=9Load+9Uniq+3CorrM227503.294.47118=9Load+9UniqM326255.647.74519=9Load+9Uniq+1CorrM426249.656
6、.75219=9Load+9Uniq+1CorrM527263.649.72718=9Load+9UniqM624422.337.55821=9Load+9Uniq+3CorrM721113.826.89824=9Load+9Uniq+6Corr______________________________________________________________________________________________23模型比较(ModelComparison)自由度(df),拟合程度(fit),不能保证最好，可能存在更简洁(parsimonious)又拟合(fit
7、)得很好的模型输入Input:相关（或协方差）矩阵correlation/covariancematrix一个或多个有理据的可能模型(alternativemodels)输出Output:既符合某指定模型，又与差异最小的矩阵估计各路径参数parameter（因子负荷loading、因子相关系数factorcorrelations等）。计算出各种拟合指数(goodnessoffitindexes)24依据及指定模型找出与相距最小的样本相关（或协方差）矩阵correlation/co
