路径分析与结构方程模型.ppt

路径分析与结构方程模型pathanalysisandstructuralequationmodeling,路径分析的发展,20世纪初流行Pearson原理。其中的一个基本内容是相关关系是现实生活中最基本的关系，而因果关系仅仅是完全相关的理论极限。该理论认为没有必要寻找变量之间的因果关系，只需要计算相关系数。相关分析的局限：仅仅反映变量之间的线性关系；所反映的变量关系是对称的；只有在正态假设下，相关思想才是有效的。遗传学家SewallWright于19181921年提出pathanalysis，用于分析变量间的因果关系。现代的路径分析由生物遗传学家、心理测验学家、计量经济学家以及社会学家的推动，引入latentvariable，并允许变量间有测量误差，同时极大似然估计代替了最小二乘法，成为路径系数的主流估计方法。然而，习惯上把基于最小二乘的传统路径分析称做路径分析，而把基于极大似然的路径分析称做结构方程模型（structuralequationmodeling),路径分析与多元回归,多元回归模型是一种比较简单的因果关系模型，其所假设的因果关系不存在多环节的因果结构，假设各自变量与因变量的关系都是并列的。回归系数表示在控制其它自变量的条件下，每个自变量对于因变量单独的净作用变量之间的因果关系可能是更复杂的传递过程，一个变量对某个变量可能是原因变量，但对于另外一个变量则可能是结果变量。此类情况就不能简单地以因变量或自变量的概念来划分变量类型，但可以用结构方程组或相应的路径图来表示。多元回归优于简单回归：如果将简单回归看作是一个变量对另一个变量的毛测量，多元回归则是净测量；路径分析则是进一步将毛测量与净测量之间的差值测量出来。实际上是将简单回归系数进行分解的过程,x1,y,x2,z2,z1,z3,多元回归模型的因果关系,路径模型的因果关系,by21,by12,p31,p21,p32,一、基本概念和理论,路径图：单箭头表示因果关系、双箭头表示相关关系；可观测变量用矩形框表示，不可观测变量用椭园表示；模型中不受其它变量影响的变量是外生变量(exogenousvariable),受其它变量影响的则是内生变量(endogenousvariable)；路径图中不影响其他变量的内生变量被称为结果变量（ultimateresponsevariable）Directeffect,Indirecteffect,mediatorvariable,手机顾客忠诚度的路径图,耐用性,使用的简单性,通话效果,价格,e5,e6,感知价值,顾客忠诚,间接作用的检验,中间变量的前提是要有理论依据，然后再验证它的中间影响是否显著；BarronStructuralequation:描述变量之间的关系,SEM的优点,同时处理多个因变量；容许自变量和因变量含有测量误差；同时估计因子结构和因子关系；容许更大弹性的测量模型：如英语书写的数学试题，其测量得分既从属于数学因子，也从属于英语因子；可估计整个模型的拟合程度。,SEM的软件包,AMOS：JamesArbuckle设计，SPSS代理()；AnalysisofMomentStructureEQS：PeterM.Bentler设计，MultivariateSoftware代理（www.MVSOFT.com）LISREL：KarlJoreskogDagSorbom设计，ScientificSoftwareInternational.Inc代理（www.SSICENTRAL.com）;LInearStructuralRELationshipMplus:BengtMuthenAdjustedGFI(AGFI);最好大于0.9。绝对拟合指数对样本量和输入变量的正态性非常敏感。因此经常用相对拟合指数。2、相对拟合检验：TLI(塔克-刘易斯指数，应大于0.95)，normedfitindex(NFI);Comparativefitindex(CFI)；最好大于0.93、Rootmeansquareerrorofapproximation(RMSEA):近似误差的均方根取值为0.05及以下，而且其90%的置信区间的上限在0.08及以下，认为模型拟合很好；同时，其置信度检验也很重要，P值要大于0.05，才不能够拒绝原假设。AMOS中的报告：notesformodel,Fitmeasures,模型修正,Modificationindices左边是修正指数，右边是相关系数,例题：模型描述,研究高中成就，性别是否对学生上重点院校及高校一年级的表现有影响。,高中成就,性别,是否上重点院校,大一成就,例题2,