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1、结构方程模型及其应用侯傑泰©香港中文大學教育心理系使用時請著明出處1100个分数:21,31,32,05,06,09,10,22,29,18,11,01,39,92,23,27,93,97,30,02,96,40,53,78,04,98,36,07,08,24,54,55,77,99,34,03,86,87,59,60,15,62,63,43,52,28,79,58,65,95,81,85,57,14,17,33,16,19,20,37,25,69,84,61,64,68,70,42,45,72,83,89,44,38,47,71,00,73,12,35,82,56,75,41
2、,46,49,50,94,66,67,76,51,88,90,74,13,26,80,48,91均值M=53，标准差SD=152100名学生在9个不同学科间的相关系数3456检查模型的准确性和简洁性拟合优度指数（goodnessoffitindex），简称为拟合指数、NNFI、CFIdf=[不重复元素,p(p+1)/2]–[估计参数]在前面例子df=9x10/2–21=247891011121314___________________________________________________________________________________________
3、______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+1CorrM426249.656.75219=9Load＋9Uniq＋1CorrM527263.649.72718=9Load＋9UniqM624422.33
4、7.55821=9Load＋9Uniq＋3CorrM721113.826.89824=9Load＋9Uniq＋6Corr______________________________________________________________________________________________15模型比较自由度,拟合程度,不能保证最好，可能存在更简洁又拟合得很好的模型Input:相关（或协方差）矩阵一个或多个有理据的可能模型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（因子负荷、因子相关系数等）。计算出各种拟合指数16结构方程模型的重要性Str
5、ucturalEquationModel，SEMCovarianceStructureModeling，CSMLInearStructuralRELationship，LISREL17结构方程模型的结构测量模型—外源指标（如6项社经指标）组成的向量。—内生指标（如语、数、英成绩）组成的向量—因子负荷矩阵—误差项结构模型18结构方程模型的优点同时处理多个因变量容许自变量和因变量含测量[误差传统方法（如回归）假设自变量没有误差]同时估计因子结构和因子关系容许更大弹性的测量模型估计整个模型的拟合程度[用以比较不同模型]SEM包括:回归分析、因子分析(验证性因子分析、探索性因子分析)、
6、ｔ检验、方差分析、比较各组因子均值、交互作用模型、实验设计19一验证性因子分析17个题目:学习态度及取向A、B、C、D、E 4、4、3、3、3题350个学生2021ConfirmatoryFactorAnalysisExample1DANI=17NO=350MA=KMKMSY1.341…MONX=17NK=5LX=FU,FIPH=STTD=DI,FRPALX4(10000)4(01000)3(00100)3(00010)3(00001)OUMISSSC22什么情况下固定？两个变量（指标或因子）间没有关系，将元素固定为0例如，不从属，将因子负荷(LX1,2)固定为0。又如，因子和
7、因子没有相关，PH1,2固定为0。需要设定因子的度量单位(scale)因子没有单位，无法计算。一种将所有因子的方差固定为1(或其他常数)，简称为固定方差法一种是在每个因子中选择一个负荷固定为1(或其他常数)，简称为固定负荷法。什么情况下设定为自由:所有需要估计的参数2324补充例子9个题目，第1、2、3题(第1个因子)；第4、5、6题(第2个因子)，第7、8、9题(第3个因子)设因子1,2,3互有相关固定方差法MONX=9NK=3LX=FU,FIPH=STTD=DI,FRFRLX1,1LX2
