結(jié)構(gòu)方程模型講義課件_第1頁(yè)
結(jié)構(gòu)方程模型講義課件_第2頁(yè)
結(jié)構(gòu)方程模型講義課件_第3頁(yè)
結(jié)構(gòu)方程模型講義課件_第4頁(yè)
結(jié)構(gòu)方程模型講義課件_第5頁(yè)
已閱讀5頁(yè),還剩68頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、結(jié)構(gòu)方程模型講義,1,結(jié)構(gòu)方程模型,結(jié)構(gòu)方程模型講義,2,驗(yàn)證性因子分析 (CFA),驗(yàn)證性因子分析可以通過(guò)結(jié)構(gòu)方程模型(Structure Equation Modeling, SEM)來(lái)實(shí)現(xiàn) 它是以研究者最初構(gòu)建的模型為基礎(chǔ),通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的迭代計(jì)算來(lái)驗(yàn)證模型對(duì)數(shù)據(jù)的支持程度。(從一個(gè)初始估計(jì)出發(fā)尋找一系列近似解來(lái)解決問(wèn)題) 研究者可以根據(jù)理論和數(shù)據(jù)調(diào)整模型。如果模型擬合程度較高,則表明結(jié)構(gòu)效度良好。 驗(yàn)證性因子分析通過(guò)因子載荷來(lái)判斷聚合效度,通過(guò)信賴區(qū)間檢定法(Confidence Interval Test)和變異數(shù)抽取估值法(Variance Extracted Estimate)來(lái)驗(yàn)證

2、區(qū)分效度。 信賴區(qū)間檢驗(yàn)法就是考察兩個(gè)因子之間的相關(guān)系數(shù)加減標(biāo)準(zhǔn)誤的兩倍是否包含1,如果不包含1,則表明數(shù)據(jù)有較高的區(qū)別效度(Anderson 1 2 3 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17/MO NX=16 NK=5 PH=ST TD=DI,FRPA LX3(1 0 0 0 0)3(0 1 0 0 0)1(1 0 0 0 0)3(0 0 1 0 0)3(0 0 0 1 0)3(0 0 0 0 1)OU MI SS SC,結(jié)構(gòu)方程模型講義,63,模型修正-2,3)模型MB的輸出結(jié)果 4)模型MB輸出結(jié)果的解釋(見(jiàn)圖3-3)* 模型MB的Q8歸屬 1后,因子負(fù)荷很

3、高(0.49), 2(94)=149.51 2 /df=1.5 RMSEA=0.040,NNFI=0.96,CFI=0.97。 以上結(jié)果說(shuō)明模型MB較MA理想。,結(jié)構(gòu)方程模型講義,64,結(jié)構(gòu)方程模型講義,65,模型修正-3,5)對(duì)MB作修正:即Q8改為同時(shí)歸屬A與B。新模型為Mc。其它程序不變,只改變 PA LX Mc輸出結(jié)果:Q8在因子A的負(fù)荷為 3(10000) 0.54, 在因子B的負(fù)荷為-0.08。擬合 3(01000) 指數(shù)與MB基本相同,綜合考慮我 1(11000) 們選擇MB 。(見(jiàn)圖3-4) 3(00100) 3(00010) 3(00001),結(jié)構(gòu)方程模型講義,66,結(jié)構(gòu)方程

4、模型的一些概念,1.潛變量(latent variable):不能直接測(cè)量的變量,如智力、學(xué)業(yè)成就、動(dòng)機(jī)、家庭社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位等等。 2.內(nèi)生變量(因變量)與外源變量(自變量):在一組變量系統(tǒng)中,受其它變量影響的變量稱內(nèi)生變量,即因變量;而引起其它變量變化且自身變化是由系統(tǒng)外其它因素決定的變量稱為外源變量,即自變量。如學(xué)業(yè)成就屬于內(nèi)生潛變量,而家庭社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位則是外源潛變量。 3.外顯指標(biāo)(observable indicators):間接測(cè)量潛變量的指標(biāo),如用語(yǔ)文、數(shù)學(xué)、英語(yǔ)三科成績(jī)作為學(xué)業(yè)成就的指標(biāo)。,結(jié)構(gòu)方程模型講義,67,擬合指數(shù),一、擬合指數(shù)概述 二、絕對(duì)擬合指數(shù) 三、相對(duì)擬合指數(shù) 四、

5、簡(jiǎn)約擬合指數(shù) 五、一般需要報(bào)告的擬合指數(shù),結(jié)構(gòu)方程模型講義,68,一、擬合指數(shù)概述,1.擬合指數(shù)的概念 擬合指數(shù)是檢查理論模型與實(shí)際數(shù)據(jù)是否擬合的指標(biāo),是表示再生協(xié)方差矩陣與樣本協(xié)方差矩陣S的差異(S)的統(tǒng)計(jì)量。 2.理想的擬合指數(shù)的特征:(1)與樣本容量無(wú)關(guān) (2)懲罰復(fù)雜模型 (3)對(duì)誤設(shè)模型敏感 3.擬合指數(shù)的分類 (1)絕對(duì)指數(shù) (2)相對(duì)指數(shù) (3)簡(jiǎn)約指數(shù),結(jié)構(gòu)方程模型講義,69,二、絕對(duì)擬合指數(shù),1.絕對(duì)擬合指數(shù)的概念 絕對(duì)擬合指數(shù)是將理論模型Mt和飽和模型Ms比較得到的一個(gè)統(tǒng)計(jì)量。它是檢查理論模型與樣本數(shù)據(jù)的擬合程度。它包含基于擬合函數(shù)的指數(shù)、基于離中參數(shù)的指數(shù)、近似誤差指數(shù)、

6、擬合優(yōu)度指標(biāo)等。 2.基于擬合函數(shù)的指數(shù):2、2/df 3.基于離中參數(shù)的指數(shù):Dk=(2-df)/(n-1) 4.近似誤差指數(shù): RMSEA(近似誤差均方根) 5.擬合優(yōu)度指標(biāo):GFI,GFI*,AGFI,AGFI*,結(jié)構(gòu)方程模型講義,70,三、相對(duì)擬合指數(shù),1.相對(duì)擬合指數(shù)的概念 相對(duì)擬合指數(shù)是將理論模型Mt與虛模型Mn比較得到的統(tǒng)計(jì)量。虛模型是指限制最多、擬合最不好的模型。 2.常用的相對(duì)擬合指數(shù) 1)非范擬合指數(shù)NNFI (non-normed fit index) 以虛模型為基準(zhǔn)來(lái)衡量模型的擬合改進(jìn)程度的指數(shù),叫非范擬合指標(biāo)。會(huì)超出0-1范圍。 2).賦范擬合指數(shù)NFI (norme

7、d fit index)在0-1范圍內(nèi),但易受樣本容量大小影響。 3)比較擬合指數(shù)CFI(comparative fit index) 取值0-1,有估計(jì)偏低,沒(méi)有對(duì)復(fù)雜模型進(jìn)行懲罰。,結(jié)構(gòu)方程模型講義,71,四、簡(jiǎn)約擬合指數(shù),1.簡(jiǎn)約擬合指數(shù)設(shè)置的目的 為懲罰復(fù)雜模型而設(shè)置。 2. 簡(jiǎn)約擬合指數(shù)的指標(biāo) 簡(jiǎn)約擬合指數(shù)用簡(jiǎn)約比乘以原擬合指數(shù)而得。 簡(jiǎn)約比為dft/dfn dft、dfn分別為理論模型Mt和虛模型Mn的自由度。虛模型自由度最大,理論模型若簡(jiǎn)單,則簡(jiǎn)約比dft/dfn就較大,反之則較小。,結(jié)構(gòu)方程模型講義,72,五、一般常用的擬合指數(shù),1. 2值 :越小越好,P0.05 2. 2 /df :越小越好,小于2或5 3. RMSEA(近似誤差均方根) :越小越好,小于0.05或0.08 4. AGFI*或GFI*(擬合優(yōu)度指數(shù)) :越大越好,一

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論