以知覺價(jià)值模式為基礎(chǔ)探討乘客再搭乘意愿之影響因素以課件

結(jié)構(gòu)方程式模式(SEM)之應(yīng)用簡介

胡凱傑博士2005.03.011結(jié)構(gòu)方程式模式(SEM)之應(yīng)用簡介

胡凱傑博士1大綱一、簡介二、模式相關(guān)基本概念三、模式驗(yàn)證之前提假設(shè)四、案例說明五、Q&A2大綱一、簡介2一、簡介有關(guān)多個(gè)變數(shù)關(guān)係架構(gòu)的分析方法，基本上即屬於路徑分析方法(pathanalysis)。一般線性模式乃假定每一對變數(shù)之間會(huì)存在線性的關(guān)係，故可用直線方程式來表示?；毒€性關(guān)係的假設(shè)來建構(gòu)變數(shù)之間的結(jié)構(gòu)關(guān)係即為結(jié)構(gòu)方程式模式(structuralequationmodeling,SEM)

。3一、簡介有關(guān)多個(gè)變數(shù)關(guān)係架構(gòu)的分析方法，基本上即屬於路徑分析SEM的界定一種統(tǒng)計(jì)的方法學(xué)(statisticalmethodology)，用以處理複雜的多變量研究數(shù)據(jù)。(Byrne,1994)

主要應(yīng)用於人格與態(tài)度測驗(yàn)。以一組題目來測量潛在的心理構(gòu)念(construct)。4SEM的界定一種統(tǒng)計(jì)的方法學(xué)(statisticalmeSEM三個(gè)基本概念一、假設(shè)考驗(yàn)(hypothesis-testing)二、結(jié)構(gòu)化驗(yàn)證(structuralconfirmatory)三、模型分析(modelinganalysis)5SEM三個(gè)基本概念一、假設(shè)考驗(yàn)(hypothesis-teSEM的組成測量模式(measurementmodel)

指實(shí)際觀察值與其背後的潛在特質(zhì) (或因素)的相互關(guān)係結(jié)構(gòu)模式(structuralmodel)

顯示因素與因素之間的關(guān)係6SEM的組成測量模式(measurementmodel)SEM典型組成圖示（圖16.1）7SEM典型組成圖示（圖16.1）7SEM的分析策略一、因素分析模式二、驗(yàn)證性因素分析 (confirmatoryfactoranalysis;CFA)三、潛在變項(xiàng)(LatentVariable)的測量8SEM的分析策略一、因素分析模式8二、基本概念潛在變數(shù)社會(huì)與行為科學(xué)研究中所處理的構(gòu)念，常常是不易直接觀察到的潛在變數(shù)，如服務(wù)品質(zhì)、滿意度。也有學(xué)者將潛在變數(shù)稱為非觀察變數(shù)(unobservedvariables)、非衡量變數(shù)(unmeasuredvariables)或潛在因素(latentfactors)潛在變數(shù)之間的因果關(guān)係模型，稱為結(jié)構(gòu)模式。9二、基本概念潛在變數(shù)9衡量變數(shù)潛在變數(shù)是無法直接測量的，必須藉由觀察變數(shù)來間接推測得知，如：智力無法觀測，必須由智力測驗(yàn)衡量。亦有學(xué)者將觀察變數(shù)稱為外顯變數(shù)(manifestvariables)、衡量變數(shù)(measuredvariables)或指標(biāo)變數(shù)(indicatorvariables)潛在變數(shù)與觀察變數(shù)之間的關(guān)係模型稱為衡量模式。10衡量變數(shù)10SEM提供了一種進(jìn)行資料分析和研究理論的完整綜合系統(tǒng)，包括結(jié)構(gòu)模式(即因果關(guān)係部分)與衡量模式(即測量效度部分)兩部分。11SEM提供了一種進(jìn)行資料分析和研究理論的完整綜合系統(tǒng)，包括結(jié)1212模式分析方法兩階段分析程序(AndersonandGerbing,1988)確認(rèn)性因素分析(confirmatoryfactoranalysis,CFA)路徑分析(pathanalysis)模式適配指標(biāo)：x2不顯著、x2／df

小於3GFI、AGFI、NFI、NNFI、CFI愈大愈好軟體應(yīng)用：SAS8.0之CALISPROC與LISREL8.3第四章研究模式與研究方法13模式分析方法第四章研究模式與研究方法13三、模式驗(yàn)證之前提假設(shè)

確認(rèn)性因素分析時(shí)：

條件1：觀察變數(shù)必須是區(qū)間(interval-level)或比率(ratio-level)的程度變數(shù)。條件2：觀察變數(shù)必須為連續(xù)且至少要有四個(gè)數(shù)值。條件3：資料需為常態(tài)分配。條件4：變數(shù)間之關(guān)係為線性與附加的(additive)。若為非線性關(guān)係則需另行假設(shè)關(guān)係函數(shù)。14三、模式驗(yàn)證之前提假設(shè)確認(rèn)性因素分析時(shí)：14條件5：變數(shù)間應(yīng)避免多重共線性。條件6：必須包含所有重要的因果關(guān)係。條件7：模式是過度確認(rèn)(over-identified)的。條件8：觀察變數(shù)個(gè)數(shù)。一般而言，樣本數(shù)至少要有200個(gè)。或者，也可以5倍的待估計(jì)參數(shù)個(gè)數(shù)為最小樣本數(shù)個(gè)數(shù)。條件9：每個(gè)潛在變數(shù)一開始至少有三個(gè)觀察變數(shù)。條件10：觀察變數(shù)總數(shù)不要超過30個(gè)。15條件5：變數(shù)間應(yīng)避免多重共線性。15模式確認(rèn)為確認(rèn)是否有「足夠的」變異量與共變異資料，可用以估算矩陣中的未知參數(shù)或係數(shù)。足夠確認(rèn)(just-identification)：參數(shù)數(shù)目與估算的資料一樣多，故僅有唯一解，故不需進(jìn)行適合度測試。

過度確認(rèn)(over-identification)：有充裕的資料可以被確認(rèn)，也就是資料數(shù)據(jù)比要估算的參數(shù)多，因此會(huì)有一組以上的解。此時(shí)模式可以被測試與驗(yàn)證。不足確認(rèn)(under-identification)：至少會(huì)有一個(gè)參數(shù)不能被估算，因?yàn)樵撃Ｊ經(jīng)]有足夠的觀察變數(shù)提供資料數(shù)據(jù)，此時(shí)模式無法得到求解結(jié)果，因此無法進(jìn)行模式適合度測試。16模式確認(rèn)16確認(rèn)的方式，係將模式中所有的路徑係數(shù)、變異數(shù)以及待估計(jì)之共變異數(shù)個(gè)數(shù)相加，與資料點(diǎn)(datapoints)的個(gè)數(shù)作比較。估計(jì)參數(shù)等於資料點(diǎn)的個(gè)數(shù)，則為足夠確認(rèn)；當(dāng)估計(jì)參數(shù)個(gè)數(shù)小於資料點(diǎn)的個(gè)數(shù)，則為過度確認(rèn)；若估計(jì)參數(shù)個(gè)數(shù)大於資料點(diǎn)的個(gè)數(shù)，則為不足確認(rèn)。資料點(diǎn)的個(gè)數(shù)計(jì)算方式為：

Numberofdatapoints=其中，p為可以被分析的觀察變數(shù)個(gè)數(shù)。

17確認(rèn)的方式，係將模式中所有的路徑係數(shù)、變異數(shù)以及待估計(jì)之共變四、案例說明與實(shí)作研究架構(gòu)新加入增加衡量多重問項(xiàng)量表18四、案例說明與實(shí)作研究架構(gòu)新加入增加衡量多重問項(xiàng)量表18衡量變數(shù)彙整19衡量變數(shù)彙整19LISREL分析模式(省略外生變數(shù)間之共變異關(guān)係線)

注意：每個(gè)潛在變數(shù)至少要有三個(gè)衡量變數(shù)20LISREL分析模式(省略外生變數(shù)間之共變異關(guān)係線)注意：資料蒐集臺(tái)北市十家聯(lián)營公車公司各發(fā)放75份問卷，共750份有效回收率31.3%(235份)21資料蒐集21Cronbachα係數(shù)信度分析22Cronbachα係數(shù)信度分析22模式分析以相關(guān)係數(shù)矩陣為輸入資料衡量模式分析：確認(rèn)性因素分析(CFA)23模式分析23242425252626衡量模式分析：確認(rèn)性因素分析(CFA)複雜變數(shù)(complexvariable)：V24「有其他的替代客運(yùn)或運(yùn)具可供選擇」V17「營運(yùn)管理支援」修正後衡量模式：

x2=409.017,df=224,p<0.0001(顯著進(jìn)步)x2／df=1.823(<3)GFI=0.87、AGFI=0.83、RMR=0.05、 NFI=0.87、NNFI=0.92、CFI=0.94第六章模式驗(yàn)證結(jié)果與分析27衡量模式分析：確認(rèn)性因素分析(CFA)第六章模式驗(yàn)證結(jié)果與修正後衡量模式校度分析28修正後衡量模式校度分析28因果模式驗(yàn)證(路徑分析)29因果模式驗(yàn)證(路徑分析)29因果模式驗(yàn)證(路徑分析)模式適配度評估x2=486.78,df=239,p<0.0001x2／df=2.036(<3)GFI=0.85、AGFI=0.82、RMR=0.08、 NFI=0.85、NNFI=0.90、CFI=0.91假設(shè)驗(yàn)證30因果模式驗(yàn)證(路徑分析)30五、Q&A31五、Q&A31結(jié)構(gòu)方程式模式(SEM)之應(yīng)用簡介

胡凱傑博士2005.03.0132結(jié)構(gòu)方程式模式(SEM)之應(yīng)用簡介

胡凱傑博士1大綱一、簡介二、模式相關(guān)基本概念三、模式驗(yàn)證之前提假設(shè)四、案例說明五、Q&A33大綱一、簡介2一、簡介有關(guān)多個(gè)變數(shù)關(guān)係架構(gòu)的分析方法，基本上即屬於路徑分析方法(pathanalysis)。一般線性模式乃假定每一對變數(shù)之間會(huì)存在線性的關(guān)係，故可用直線方程式來表示?；毒€性關(guān)係的假設(shè)來建構(gòu)變數(shù)之間的結(jié)構(gòu)關(guān)係即為結(jié)構(gòu)方程式模式(structuralequationmodeling,SEM)

。34一、簡介有關(guān)多個(gè)變數(shù)關(guān)係架構(gòu)的分析方法，基本上即屬於路徑分析SEM的界定一種統(tǒng)計(jì)的方法學(xué)(statisticalmethodology)，用以處理複雜的多變量研究數(shù)據(jù)。(Byrne,1994)

主要應(yīng)用於人格與態(tài)度測驗(yàn)。以一組題目來測量潛在的心理構(gòu)念(construct)。35SEM的界定一種統(tǒng)計(jì)的方法學(xué)(statisticalmeSEM三個(gè)基本概念一、假設(shè)考驗(yàn)(hypothesis-testing)二、結(jié)構(gòu)化驗(yàn)證(structuralconfirmatory)三、模型分析(modelinganalysis)36SEM三個(gè)基本概念一、假設(shè)考驗(yàn)(hypothesis-teSEM的組成測量模式(measurementmodel)

指實(shí)際觀察值與其背後的潛在特質(zhì) (或因素)的相互關(guān)係結(jié)構(gòu)模式(structuralmodel)

顯示因素與因素之間的關(guān)係37SEM的組成測量模式(measurementmodel)SEM典型組成圖示（圖16.1）38SEM典型組成圖示（圖16.1）7SEM的分析策略一、因素分析模式二、驗(yàn)證性因素分析 (confirmatoryfactoranalysis;CFA)三、潛在變項(xiàng)(LatentVariable)的測量39SEM的分析策略一、因素分析模式8二、基本概念潛在變數(shù)社會(huì)與行為科學(xué)研究中所處理的構(gòu)念，常常是不易直接觀察到的潛在變數(shù)，如服務(wù)品質(zhì)、滿意度。也有學(xué)者將潛在變數(shù)稱為非觀察變數(shù)(unobservedvariables)、非衡量變數(shù)(unmeasuredvariables)或潛在因素(latentfactors)潛在變數(shù)之間的因果關(guān)係模型，稱為結(jié)構(gòu)模式。40二、基本概念潛在變數(shù)9衡量變數(shù)潛在變數(shù)是無法直接測量的，必須藉由觀察變數(shù)來間接推測得知，如：智力無法觀測，必須由智力測驗(yàn)衡量。亦有學(xué)者將觀察變數(shù)稱為外顯變數(shù)(manifestvariables)、衡量變數(shù)(measuredvariables)或指標(biāo)變數(shù)(indicatorvariables)潛在變數(shù)與觀察變數(shù)之間的關(guān)係模型稱為衡量模式。41衡量變數(shù)10SEM提供了一種進(jìn)行資料分析和研究理論的完整綜合系統(tǒng)，包括結(jié)構(gòu)模式(即因果關(guān)係部分)與衡量模式(即測量效度部分)兩部分。42SEM提供了一種進(jìn)行資料分析和研究理論的完整綜合系統(tǒng)，包括結(jié)4312模式分析方法兩階段分析程序(AndersonandGerbing,1988)確認(rèn)性因素分析(confirmatoryfactoranalysis,CFA)路徑分析(pathanalysis)模式適配指標(biāo)：x2不顯著、x2／df

小於3GFI、AGFI、NFI、NNFI、CFI愈大愈好軟體應(yīng)用：SAS8.0之CALISPROC與LISREL8.3第四章研究模式與研究方法44模式分析方法第四章研究模式與研究方法13三、模式驗(yàn)證之前提假設(shè)

確認(rèn)性因素分析時(shí)：

條件1：觀察變數(shù)必須是區(qū)間(interval-level)或比率(ratio-level)的程度變數(shù)。條件2：觀察變數(shù)必須為連續(xù)且至少要有四個(gè)數(shù)值。條件3：資料需為常態(tài)分配。條件4：變數(shù)間之關(guān)係為線性與附加的(additive)。若為非線性關(guān)係則需另行假設(shè)關(guān)係函數(shù)。45三、模式驗(yàn)證之前提假設(shè)確認(rèn)性因素分析時(shí)：14條件5：變數(shù)間應(yīng)避免多重共線性。條件6：必須包含所有重要的因果關(guān)係。條件7：模式是過度確認(rèn)(over-identified)的。條件8：觀察變數(shù)個(gè)數(shù)。一般而言，樣本數(shù)至少要有200個(gè)?；蛘?，也可以5倍的待估計(jì)參數(shù)個(gè)數(shù)為最小樣本數(shù)個(gè)數(shù)。條件9：每個(gè)潛在變數(shù)一開始至少有三個(gè)觀察變數(shù)。條件10：觀察變數(shù)總數(shù)不要超過30個(gè)。46條件5：變數(shù)間應(yīng)避免多重共線性。15模式確認(rèn)為確認(rèn)是否有「足夠的」變異量與共變異資料，可用以估算矩陣中的未知參數(shù)或係數(shù)。足夠確認(rèn)(just-identification)：參數(shù)數(shù)目與估算的資料一樣多，故僅有唯一解，故不需進(jìn)行適合度測試。

過度確認(rèn)(over-identification)：有充裕的資料可以被確認(rèn)，也就是資料數(shù)據(jù)比要估算的參數(shù)多，因此會(huì)有一組以上的解。此時(shí)模式可以被測試與驗(yàn)證。不足確認(rèn)(under-identification)：至少會(huì)有一個(gè)參數(shù)不能被估算，因?yàn)樵撃Ｊ經(jīng)]有足夠的觀察變數(shù)提供資料數(shù)據(jù)，此時(shí)模式無法得到求解結(jié)果，因此無法進(jìn)行模式適合度測試。47模式確認(rèn)16確認(rèn)的方式，係將模式中所有的路徑係數(shù)、變異數(shù)以及待估計(jì)之共變異數(shù)個(gè)數(shù)相加，與資料點(diǎn)(datapoints)的個(gè)數(shù)作比較。估計(jì)參數(shù)等於資料點(diǎn)的個(gè)數(shù)，則為足夠確認(rèn)；當(dāng)估計(jì)參數(shù)個(gè)數(shù)小於資料點(diǎn)的個(gè)數(shù)，則為過度確認(rèn)；若估計(jì)參數(shù)個(gè)數(shù)大於資料點(diǎn)的個(gè)數(shù)，則為不足確認(rèn)。資料點(diǎn)的個(gè)數(shù)計(jì)算方式為：

Numberofdatapoints=其中，p為可以被分析的觀察變數(shù)個(gè)數(shù)。

48確認(rèn)的方式，係將模式中所有的路徑係數(shù)、變異數(shù)以及待估計(jì)之共變四、案例說明與實(shí)作研究架構(gòu)新加入增加衡量多重問項(xiàng)量表49四、案例說明與實(shí)作研究架構(gòu)新加入增加衡量多重問項(xiàng)量表18衡量變數(shù)彙整50衡量變數(shù)彙整19LISREL分析模式(省略外生變數(shù)間之共變異關(guān)係線)

注意：每個(gè)潛在變數(shù)至少要有三個(gè)衡量變數(shù)51LISREL分析模式(省略外生變數(shù)間之共變異關(guān)係線)注意：資料蒐集臺(tái)北市十家聯(lián)營公車公司各發(fā)放75份問卷，共75