2022年2022年路径模型操作图示 .pdf
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1、偏最小二乘路径分析模型最近,我们完成了图形用户界面的结构方程模型(PLS 路径分析模型)的分析功能。该功能吸取了国内外相关软件的优点,并尽量使得用户操作直观、简便。目前应该可以说达到了我们的设计目标,用起来应该比国外同类产品更为便利。将大量的结构模型定义功能以非常直观的画图形式来完成,亦即“所想即所得”!DPS系统下偏最小二乘路径分析模型操作过程:1、在 DPS 电子表格中编辑、选中待分析的数据。注意,数据块上面的一行,放入各个变量的名称,以便于直观地进行分析(图1)。图 1 PLS 路径分析数据编辑格式2、菜单方式下执行“多元分析-多因素分析-PLS 路径分析模型”功能。这时系统显示PLS
2、路径分析用户界面(图2)。图 2 中左边是结构方程模型各个显变量和潜变量、及其路径关系设计区域。开始时左边一列是根据数据块上面相应的(显)变量名自动生成,并将各个变量的路径连线同时生成,便于后面的分析使用。图 2 的用户界面右边是有关参数设置界面。在图 2 左边路径设计区域,点击鼠标的右按钮,会弹出一个菜单。这时在鼠标当前位置,可增加相应的新的显变量(一般不需要,因为已经自动生成了)、新的隐变量和标注;此外还有各个变量之间的连线(直线、折线和曲线)等其它功能。名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 1 页,共 9 页 -图 2 PLS 路径分析起始用户界面例如,我们为模型增加一个潜变
3、量,对应的显变量是“品牌总体形象”和“品牌特征显著度”,这时在适当位置按下鼠标右按钮,在弹出式样菜单中选中“新的潜变量”,即可在设计界面生成椭圆形的潜变量。用将鼠标放在潜变量的左上角或右下角红色小方框中,移动鼠标,调整潜变量椭圆的大小,使得椭圆盖住相应的显变量连线(图3)。给潜变量标注名称,即双击椭圆,这时会弹出一个对话框(图3 的右边)。在对话框中的Strings 项目后面写入潜变量的名称。注意,这里也可对潜变量显示的其它特征特性进行修改。名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 2 页,共 9 页 -图 3 潜变量定义及其显示特性修改这样将各个显变量和对应的潜变量依次连接,得到如图
4、 4左边所示的连接情形。但这时,他们之间还没有真正地建立起连接,只是各个显变量和潜变量对应关系的位置已定。建立连接,可点击鼠标有按钮,在弹出式菜单里面点击“路径连接”,这时系统会显示如图4 右边所示界面。这时,各个显变量和潜变量就连接在一起了。名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 3 页,共 9 页 -图 4 显变量和潜变量连接然后,我们可对潜变量的大小式样进行调整,使之一致。然后移动潜变量到适当位置(移动时显变量和潜变量的连接不会分离)。再在各个潜变量之间加入连接线,连接线无需精确定位,只需要将两个潜变量的椭圆连接上即可(图5)。连线有 3 种类型可供选择:一是常见的直线,二是折
5、线,第三种是曲线。这样可以使得路径图布局美观,直接用于报告、文档中。如本例中有两条曲线路径。名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 4 页,共 9 页 -图 5 各个潜变量空间位置布局及连线设置建立连接潜变量之间的连接,可点击鼠标有按钮,在弹出式菜单里面点击“路径连接”,这时系统会显示如图 4 右边所示界面。这时,各个潜变量就连接在一起了(图6)。图 6 建立潜变量连接后的用户界面图 6 中的路径线条,还需要加入路径方向。加入的方法是点击路径线,出现红色虚线框后,双击鼠标。系统出现类似图3 右边的弹出式菜单。注意这里主要不同是菜单的第一、第二项是箭头1(Arrow1)和箭头 2(Ar
6、row2)两个属性。Arrow1 是连线虚框中的红色小框一端箭头属性,Arrow2 是连线虚框中的绿色小框一端箭头属性。将这两个属性为“True”时表示有箭头,为“False”时表示没有箭头。通过对潜变量直接路径连线属性设置,得到路径图如图7。名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 5 页,共 9 页 -图 7 完整的路径图结构将路径图结构确定下来后,可以点击右上部的保存按钮,将路径图保存下来,以便下次有相同路径结构的情形时使用。执行计算:在界面右边,设置相关参数(一般用系统提供的缺省值即可),点击“计算”按钮,即可得到计算结果如图8.图 8 路径图及计算结果的数值标注图 8 中各个
7、路径上的数字,即计算结果。这些数字的位置,可以用鼠标移动、微调。点击右下角的“确定”按钮之后,系统将继续执行Bootstrap 抽样或 Jackknife 计算,得到计算结果,并返回 DPS 的主界面。该例的数值结果如下:名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 6 页,共 9 页 -变量载荷权重残差品牌形象:品牌总体形象0.7231 0.3500 0.4771 品牌特征显著度0.9283 0.6500 0.1383 预期质量:总体预期质量0.7284 0.3110 0.4694 顾客化预期质量0.7636 0.2175 0.4169 可靠性预期质量0.7211 0.2397 0.48
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