结构方程模型与AMOS.ppt

结构方程模型简介 Structural equation modeling 结构方程模型 1 AMOS 软件介绍 2 结构方程模型与 AMOS SEM 的分析步骤 3 结构方程模型 SEM 概述 1 SEM 与几种多元方法的比较 2 SEM 的应用 4 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。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。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。数学态度数学效能学****动机 e1 1 1 学****信心 e21 自我肯定 e3 1 1 持续努力 e41 数学焦虑课堂焦虑 e5 1 1 考试焦虑 e6 1测量方程结构方程测量模型与结构方程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: ?????????? y xy x ξ1 X1 δ1 λ1 1 X2 δ2 λ2 1 X3 δ3 λ3 1 η1 Y1 ε1 λ1 1 Y2 ε2 λ2 1 Y3 ε3 λ3 1测量模型回归方程结构模型潜变量间回归方程如下: η1= γ1ξ 1+e1 η2= γ3η1+ γ2ξ 1+e2 内生潜变量η1 内生潜变量η2 外生潜变量ξ1 γ3 γ1 γ2 残差 e1 1 残差 e2 1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学业表现 Y1 e10 1 1 Y2 e11 1 Y3 e12 1 课外活动 Y4 e13 Y5 e14 Y6 e15 1 111 服务热诚 Y7 e16 Y8 e17 Y9 e18 1 111 学****兴趣 X3 e3 X2 e2 X1 e11 1 1 1 智力 X6 e6 X5 e5 X4 e41 1 1 1 自信 X9 e9 X8 e8 X7 e71 1 1 1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