结构方程模型与AMOS.ppt

结构方程模型简介
Structural equation modeling
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结构方程模型
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AMOS软件介绍
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结构方程模型与AMOS
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SEM 的分析步骤
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结构方程模型
SEM 概述
1
SEM与几种多元方法的比较
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SEM的应用
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为什么要用结构方程模型?
很多社会、心理研究中所涉及到的变量,都不能准确、直接地测量,这种变量称为潜变量,如数学态度、数学效能、数学焦虑等。
这时,只能退而求其次,用一些外显指标,去间接测量这些潜变量。如用学****动机、学****信心作为学****态度(潜变量)的指标,以自我肯定、持续努力(外显指标)作为数学效能的指标,以考试焦虑、课堂焦虑作为数学焦虑的指标。
传统的统计分析方法不能妥善处理这些潜变量,
而结构方程模型则能同时处理潜变量及其指标。
传统的分析中均假设自变量没有测量误差。
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什么是结构方程模型?
结构方程模型是应用线性方程表示观测变量与潜变量之间,以及潜在变量之间关系的一种多元统计方法,其实
质是一种广义的一般线性模型。

结构方程模型分为:测量方程和结构方程
测量方程(measurement equation)描述的是潜变量与指标之间的关系,如学****动机、学****信心指标与数学态度的关系
结构方程(structural equation)描述的是潜变量之间
的关系,如数学态度、数学效能、数学焦虑的关系。
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结构方程模型的基本概念
潜在变量(latent variable):无法直接测量,需要用外显指标去间接测量的变量;
观测变量(observed variable):可以直接被测量的变量;
外生变量(exogenous variable):在模型中只起解释变量作用的变量;
内生变量(endogenous variable):在模型中,受模型其他变量包括外生变量与内生变量影响的变量;
残差项(error terms):观察变量估计潜在变量的出现的误差;
结构方程模型常用于:验证性因子分析、高阶因子分析、路径及因果分析、多时段(multiwave)设计、单形模型(Simple Model)、及多组比较等。
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测量方程
结构方程
测量模型与结构方程
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测量模型回归方程如下:
X1=λ1ξ1+σ1
X2=λ2ξ1+σ2
X3=λ3ξ1+σ3
Y1=λ1η1+ε1
Y2=λ2η1+ε2
Y3=λ3η1+ε3
上述回归方程的矩阵方程如下:
测量模型回归方程
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结构模型潜变量间回归方程如下:
η1=γ1ξ1+e1
η2=γ3η1+γ2ξ1+e2
结构模型回归方程
残差(e1、e2)表示方程中未能被解释的部分
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潜变量
观测变量
内生潜变量
外生潜变量
误差
测量方程
测量方程
结构方程
相关
因果
全模型
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