驗證性因子分析的講解

1、龔穎也稱為“結構方程建模(Structural Equation Modeling ,SEM)”定義：基于變量的協(xié)方差矩陣來分析變量之間關系的一種統(tǒng)計方法是一種非常通用的、主要的線形統(tǒng)計建模技術是計量經(jīng)濟學、計量社會學與計量心理學等領域的統(tǒng)計分析方法的綜合所常使用的分析軟體包括:LISREL，EQS，AMOS，Mplus等LISREL（ Linear Structural RELationship）1. SEM分析軟件2. 線性結構方程模型LISREL（Joreskog，1970）方法也稱為協(xié)方差建模方法，通過擬合模型估計協(xié)方差與樣本協(xié)方差S來估計模型參數(shù)。具體來說，就是使用極大似然等方法，構

2、造模型估計協(xié)方差與樣本協(xié)方差的擬合函數(shù)，然后通過迭代，得到使擬合函數(shù)值最優(yōu)的參數(shù)估計。偏最小平方模型PLS（Wald，1982）模型構建方法與結構方程建模與張建平同志商討一文中旨在將結構方程模型與LISREL的概念區(qū)分開而具體介紹當研究目的是理論檢驗且先驗理論知識充足時，更宜采用LISREL；當研究目的是因果預測應用，且理論知識非常缺乏時，則PLS更加適合。用于分析影響變量、支配變量的共同因子有幾個且各因子本質(zhì)為何的一種統(tǒng)計方法是一類降維相關分析技術，考察一組變量（指標）之間的協(xié)方差或相關系數(shù)結構，并用于解釋這些變量與少數(shù)因子（潛變量）之間的關系為了確定因子的維數(shù)探索性因子分析（EFA）根據(jù)某

3、些理論或其他先驗知識對可能的個數(shù)或因子結構作出假設驗證性因子分析（CFA）參考文獻探索性因子分析與驗證性因子分析比較研究都是為了考察觀測變量之間的相關系數(shù)和方差協(xié)方差。高度相關的觀測變量(不管是正相關還是負相關)很可能是受同樣的因子影響,而相對來說相關程度不是很高的觀測變量很可能是受不同的因子影響的。而因子必須盡可能多地解釋變量方差,每個變量在每個因子上都有一個因子載荷,因子的意義需由比較哪些變量在哪個因子上載荷最大來決定。通過尋找潛在公共因子,并合理解釋因子的意義,我們就能揭示錯綜復雜的事物的內(nèi)部結構。EFACFA主要是為了找出影響觀測變量的因子個數(shù),以及各個因子和各個觀測變量之間的相關程度主要目的是決定事前定義因子的模型擬合實際數(shù)據(jù)的能力教材P170參數(shù)：ij，i的方差、協(xié)方差ij，的方差ii:全體位置參數(shù)組成的向量： 的估計：X在總體中真實的協(xié)方差矩陣（9.3）S：X在樣本的協(xié)方差矩陣（可代替 ）（）：由模型推出的整體協(xié)方差矩陣（9.4由各參數(shù)表示）（）：根據(jù)樣本估計出后得到的協(xié)方差矩陣S（）（）估計出參數(shù)，使得