结构方程模型与AMOS使用名师优质课获奖市赛课一等奖课件.ppt

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1、结构方程模型与结构方程模型与AMOS使用使用Structural Equation Model&Analysis of Moment Structures暨南大学医学院医学统计学教研室暨南大学医学院医学统计学教研室林汉生林汉生第第1页页什么是结构方程模型？什么是结构方程模型？是分析多个原因和多个结果之间关系、是分析多个原因和多个结果之间关系、能处理潜在变量多元统计方法，从而进能处理潜在变量多元统计方法，从而进行因果模型设定、模型参数预计和模型行因果模型设定、模型参数预计和模型评价。评价。内容内容路径分析路径分析探索性因子分析探索性因子分析验证性因子分析验证性因子分析结构方程模型分析结构方程模型

2、分析第第2页页1.路径分析路径分析 1111 2121x x1 1 3131 2121 3131 3232y y1 1y y2 2y y3 3 2 2 1 1 3 3 1111 2121x xX:Social economical status of parentX:Social economical status of parentY1:Motivition interestY1:Motivition interestY2:Reputation of universiyY2:Reputation of universiyY3:Achievement of child in universit

3、yY3:Achievement of child in university第第3页页图图15-3 父母社会经济地位对孩子今后大学学习成绩影响父母社会经济地位对孩子今后大学学习成绩影响（标准结构回归系数与确定系数（标准结构回归系数与确定系数R2）第第4页页第第5页页探索性因子分析探索性因子分析潜在因子潜在因子1表示了孩子学习情况表示了孩子学习情况潜在因子潜在因子2表示了家长知识水平表示了家长知识水平a a1111a a2121a a3131a a4141a a4242a a3232a a2222a a1212 1 1 2 2 1 1 2 2 3 3 4 4x x2 2x x1 1x x3 3x

4、 x4 4第第6页页a a1111a a2121a a4242a a3232 1 1 2 2 1 1 2 2 3 3 4 4x x2 2x x1 1x x3 3x x4 4验证性因子分析验证性因子分析只需预计特定因子载荷，其余因子载荷只需预计特定因子载荷，其余因子载荷均假定为均假定为0；因子之间相关系数；因子之间相关系数第第7页页2.验证性因子分析验证性因子分析第第8页页结构方程模型结构方程模型第第9页页3.结构方程模型（包含单指标因子）结构方程模型（包含单指标因子）第第10页页结构方程模型分析步骤结构方程模型分析步骤模型设定模型设定模型拟合模型拟合模型评价模型评价模型修正模型修正模型解释模型

5、解释第第11页页内容内容路径分析路径分析探索性因子分析探索性因子分析验证性因子分析验证性因子分析结构方程模型分析结构方程模型分析AMOS使用使用第第12页页第一节第一节 路径分析路径分析问题引出问题引出路径分析数学模型路径分析数学模型路径分析模型基本要素路径分析模型基本要素路径分析方法路径分析方法直接影响、间接影响和总体影响直接影响、间接影响和总体影响路径分析模型可判别性和自由度路径分析模型可判别性和自由度非递归式模型非递归式模型路径分析在医学中应用路径分析在医学中应用第第13页页一、问题引出一、问题引出多元线性回归：一组自变量怎样影响一多元线性回归：一组自变量怎样影响一个因变量。个因变量。当

6、第一个变量影响第二个变量，而第二当第一个变量影响第二个变量，而第二个变量又影响第三个变量，第一个变量个变量又影响第三个变量，第一个变量就间接地影响第三个变量。就间接地影响第三个变量。xy1y2第第14页页二、路径分析数学模型二、路径分析数学模型变量之间关系：直接、间接、全部（直变量之间关系：直接、间接、全部（直接和间接）接和间接）模型中变量：模型中变量：有变量不受模型内任何变量影响，只影响其有变量不受模型内任何变量影响，只影响其它变量它变量有变量既受其它变量影响，又影响其它变量有变量既受其它变量影响，又影响其它变量xy1y2第第15页页1.路径图路径图在进行路径分析之前，先依据变量之间在进行路

7、径分析之前，先依据变量之间可能存在或理论上各种线性关系，作出可能存在或理论上各种线性关系，作出路径图。路径图。1111 2121x x1 1 3131 2121 3131 3232y y1 1y y2 2y y3 3 2 2 1 1 3 3 1111 2121x x1 1第第16页页对于任意两个变量对于任意两个变量A和和B，有四种，有四种可能基本结构关系可能基本结构关系 递归式模型：递归式模型：AB：A可能影响可能影响B，但反过来不影响，但反过来不影响AB：B可能影响可能影响A，但反过来不影响，但反过来不影响AB:A和和B之间无假定结构关系，但可之间无假定结构关系，但可能是相关联。能是相关联。

8、非递归式模型：非递归式模型：A B：A可能影响可能影响B，B也可能影响也可能影响A第第17页页2.变量之间关系分为两类变量之间关系分为两类独立变量与非独立变量之间关系，回归独立变量与非独立变量之间关系，回归系数用系数用 表示（只有箭头出）。表示（只有箭头出）。非独立变量之间关系非独立变量之间关系，回归系数用，回归系数用 表示表示（箭头有进，或有进有出）。（箭头有进，或有进有出）。1111 2121x x1 1 3131 2121 3131 3232y y1 1y y2 2y y3 3 2 2 1 1 3 3 1111 2121x x1 1第第18页页3.路径分析模型路径分析模型 i，ij和和

9、j是待估回归系数是待估回归系数 i 是残差，表示了变量是残差，表示了变量 yi 随机误差或模型随机误差或模型外其它变量对外其它变量对 yi 总体影响。总体影响。1111 2121x x1 1 3131 2121 3131 3232y y1 1y y2 2y y3 3 2 2 1 1 3 3 1111 2121x x1 1第第19页页外来变量和内在变量外来变量和内在变量外来变量：也称外生变量外来变量：也称外生变量(exogenous)，只，只受模型以外其它变量影响。外来变量中观受模型以外其它变量影响。外来变量中观察变量也称为独立变量，用察变量也称为独立变量，用x表示。误差变表示。误差变量也是外来

10、变量。仅有朝外箭头。量也是外来变量。仅有朝外箭头。内在变量：也称内生变量内在变量：也称内生变量(endogenous)，受模型内部变量影响变量。一定有朝内箭受模型内部变量影响变量。一定有朝内箭头，但也有可能有朝外箭头。头，但也有可能有朝外箭头。第第20页页路径分析数学模型路径分析数学模型矩阵矩阵，和和 是路径分析模型中待估结是路径分析模型中待估结构系数矩阵，构系数矩阵，是残差项矩阵。是残差项矩阵。将变量减去它均值不会改变变量之间线将变量减去它均值不会改变变量之间线性关系，变换后消去常数项。性关系，变换后消去常数项。第第21页页4.路径分析假设条件路径分析假设条件全部全部y变量为服从多元变量为服

11、从多元正态分布正态分布随机变量；随机变量；全部全部x变量为固定变量，无度量误差，相互独立；变量为固定变量，无度量误差，相互独立；全部残差变量是随机变量，服从均值为全部残差变量是随机变量，服从均值为0，方差为，方差为常数多元正态分布；常数多元正态分布；每一个每一个y变量残差项变量残差项之间独立；之间独立；残差变量与残差变量与x变量不变量不相关。相关。1111 2121x x1 1 3131 2121 3131 3232y y1 1y y2 2y y3 3 2 2 1 1 3 3 1111 2121x x1 1第第22页页三、路径分析计算方法三、路径分析计算方法第第23页页1.基本思想基本思想给参

12、数给参数，一组初始预计值，计算出非一组初始预计值，计算出非独立变量独立变量y预测值以及残差；预测值以及残差；令令S是是yi实测值方差协方差矩阵，实测值方差协方差矩阵，是是yi预测值方差协方差矩阵。预测值方差协方差矩阵。假如假如S和和没有靠近到一定程度，那么再没有靠近到一定程度，那么再给出参数另一组预计值，直到满足精度给出参数另一组预计值，直到满足精度要求为止。要求为止。第第24页页2.预计方法预计方法最大似然预计法（最大似然预计法（maximum likelihood estimation）广义最小二乘法（广义最小二乘法（generalized least-squares estimation

13、）非加权最小二乘法（非加权最小二乘法（unweighted least-squares estimation）第第25页页（1）最大似然预计法）最大似然预计法要求要求可测变量为连续变量可测变量为连续变量且服从且服从多元正态多元正态分布。在大样本（分布。在大样本（n200）情况下，该预）情况下，该预计分布近似正态分布。计分布近似正态分布。该预计不受量纲影该预计不受量纲影响。响。S和和越靠近，则最大似然函数越靠近，则最大似然函数FML越小越小。使得到达最小值预计使得到达最小值预计 称为称为最大似然值最大似然值预计。预计。该方法稳健，是最惯用方法，是结构方程该方法稳健，是最惯用方法，是结构方程统计软

14、件统计软件AMOS和和LISREL（Linear Structural Relationship）默认方法。）默认方法。第第26页页（2）广义最小二乘法）广义最小二乘法要求可测变量服从正态分布要求可测变量服从正态分布大样本情况下，与最大似然预计法结果大样本情况下，与最大似然预计法结果很靠近。很靠近。不受量纲影响不受量纲影响第第27页页（3）非加权最小二乘法）非加权最小二乘法不要求可测变量总体服从正态分布。不要求可测变量总体服从正态分布。试图使试图使中每个元素与中每个元素与S中对应元素差距中对应元素差距最小。最小。受量纲影响受量纲影响不能对参数进行假设检验不能对参数进行假设检验第第28页页3.计

15、算标准化回归系数计算标准化回归系数将观察变量标准化将观察变量标准化用观察变量相关系数矩阵用观察变量相关系数矩阵用公式用公式 消除了量纲影响，能够用来比较消除了量纲影响，能够用来比较自变量对因变量相对主要性。绝对值自变量对因变量相对主要性。绝对值越大，对因变量贡献越大。越大，对因变量贡献越大。第第29页页4.模型整体检验模型整体检验评价评价S和和靠近程度，等价于评价样本观靠近程度，等价于评价样本观察值与模型预测值差异。方法很多，初察值与模型预测值差异。方法很多，初学者可使用学者可使用 2拟合优度检验法。拟合优度检验法。评价每个结构方程确实定系数评价每个结构方程确实定系数R2第第30页页 5.例题

16、例题例例15-2：为了研究父母社会经济地位（：为了研究父母社会经济地位（x1）对孩子今后大学学习成绩影响（对孩子今后大学学习成绩影响（y3），调查，调查了了4个变量：父母社会经济地位（个变量：父母社会经济地位（x1），孩），孩子学习动机与兴趣（子学习动机与兴趣（y1），孩子所在学校质），孩子所在学校质量或声望（量或声望（y2），孩子在大学学习成绩），孩子在大学学习成绩（y3）。共调查。共调查3094名学生。名学生。1111 2121x x1 1 3131 2121 3131 3232y y1 1y y2 2y y3 3 2 2 1 1 3 3 1111 2121x x1 1第第31页页SPSS

17、数据文件（数据文件（1）第第32页页SPSS数据文件（数据文件（2）该内容计算不用该内容计算不用“mean”第第33页页非标准结构回归系数与方差非标准结构回归系数与方差图图15-3 父母社会经济地位对孩子今后大学学习成绩影响父母社会经济地位对孩子今后大学学习成绩影响第第34页页图图15-3 父母社会经济地位对孩子今后大学学习成绩影响父母社会经济地位对孩子今后大学学习成绩影响（标准结构回归系数与确定系数（标准结构回归系数与确定系数R2）第第35页页 Amos 17.0 能够显示汉字能够显示汉字图图15-3 父母社会经济地位对孩子今后大学学习成绩影响父母社会经济地位对孩子今后大学学习成绩影响第第3

18、6页页Estimates Critical Ratio临界比临界比第第37页页Squared Multiple Correlations第第38页页结果解释结果解释和线性回归分析一样，非标准系数预计和线性回归分析一样，非标准系数预计值给出一个变量改变一个单位时，另一值给出一个变量改变一个单位时，另一个单位改变单位数；标准回归系数预计个单位改变单位数；标准回归系数预计值给出了一个变量改变一个标准单位时，值给出了一个变量改变一个标准单位时，另一个变量改变标准单位数。另一个变量改变标准单位数。非标准系数有量纲单位，在同一个模型非标准系数有量纲单位，在同一个模型中不能相互比较大小，但能够作为实际中不能

19、相互比较大小，但能够作为实际意义解释。意义解释。第第39页页 标准系数无量纲单位，没有实际意义，标准系数无量纲单位，没有实际意义，但在同一个模型中能够相互比较大小，但在同一个模型中能够相互比较大小，绝对值大系数对应变量之间相关程度强绝对值大系数对应变量之间相关程度强于绝对值小。本例说明学习动机于绝对值小。本例说明学习动机y1和学和学校声誉校声誉y2对学习成绩对学习成绩y3影响大于父母社影响大于父母社会地位会地位x1。第第40页页 确定系数确定系数R2：父母社会经济情况、学习：父母社会经济情况、学习动机兴趣和学校著名度仅能解释儿女大动机兴趣和学校著名度仅能解释儿女大学学习成绩变异学学习成绩变异1

20、0。第第41页页四、直接影响、间接影响和总体四、直接影响、间接影响和总体影响影响总体影响直接影响间接影响总体影响直接影响间接影响如变量如变量x1对对y3总体影响标准系数等于路总体影响标准系数等于路径图中各通道标准回归系数乘积之和径图中各通道标准回归系数乘积之和第第42页页 总体影响标准系数总体影响标准系数（x1y3）=0.05+0.110.19+0.110.170.20+0.280.20=0.13总体影响标准系数（总体影响标准系数（y1y3）=0.19+0.170.20=0.22总体影响标准系数（总体影响标准系数（y2y3）=0.20第第43页页总体影响标准系数总体影响标准系数第第44页页五、

21、路径分析模型可判别性和自由度五、路径分析模型可判别性和自由度 可判别性：模型是否有足够观察变量方差和协可判别性：模型是否有足够观察变量方差和协方差信息去预计未知参数方差信息去预计未知参数恰好可判别模型：有恰好适当观察变量方差和恰好可判别模型：有恰好适当观察变量方差和协方差矩阵信息，使全部未知参数解都唯一。协方差矩阵信息，使全部未知参数解都唯一。过分可判别模型：有过多观察变量方差和协方过分可判别模型：有过多观察变量方差和协方差矩阵信息，使未知参数方程组有不唯一解。差矩阵信息，使未知参数方程组有不唯一解。不足判别模型：没有足够观察变量方差和协方不足判别模型：没有足够观察变量方差和协方差矩阵信息，使

22、得模型中未知参数方程组无解。差矩阵信息，使得模型中未知参数方程组无解。第第45页页可判别模型必要条件可判别模型必要条件 c表示模型中观察变量方差协方差矩阵信息表示模型中观察变量方差协方差矩阵信息（c=k(k+1)/2），），k表示模型中观察变量个数，表示模型中观察变量个数，p表示模型中待预计未知参数个数。表示模型中待预计未知参数个数。cp：可判别模型必要条件：可判别模型必要条件c p：模型一定不可判别：模型一定不可判别本例本例c=4(4+1)/2=10;p=10;c=p第第46页页自由度自由度 df=c-p本例本例df=c p10-100当自由度为负数，模型一定不可判别。当自由度为负数，模型一

23、定不可判别。自由度大于或等于自由度大于或等于0，模型有可能被判别，模型有可能被判别，也有可能不被判别。也有可能不被判别。第第47页页六、非递归式模型六、非递归式模型Nonrecursive ModelA B：A可能影响可能影响B，B也可能影响也可能影响A第第48页页第第49页页SPSS 数据文件数据文件 第第50页页七、路径分析在医学中应用七、路径分析在医学中应用 路径分析最大优点是路径分析最大优点是能够发觉间接影响问题能够发觉间接影响问题能够解释一个原因怎样经过另一个原因能够解释一个原因怎样经过另一个原因影响反应变量影响反应变量 多元线性回归缺点是多元线性回归缺点是要求自变量独立要求自变量独

24、立不存在原因之间相互影响不存在原因之间相互影响第第51页页第二节第二节 探索性因子分析探索性因子分析预计因子载荷预计因子载荷确定潜在因子个数确定潜在因子个数解释潜在因子实际意义解释潜在因子实际意义计算因子得分计算因子得分 每个潜在因子最少支配两个指标变量，每个潜在因子最少支配两个指标变量，不过一些特殊情况中，某个潜在因子只影不过一些特殊情况中，某个潜在因子只影响唯一一个指标变量，称之为单指标因子。响唯一一个指标变量，称之为单指标因子。第第52页页两个因子因子分析路径图两个因子因子分析路径图第第53页页第三节第三节 验证性因子分析验证性因子分析确定性因子分析确定性因子分析在探索性因子分析基础在探

25、索性因子分析基础之上进行之上进行深入分析深入分析潜在因子潜在因子和和指标指标之间已经确定之间已经确定关系关系分析分析潜在因子之间潜在因子之间关联程度关联程度是结构方程模型分析关键一步是结构方程模型分析关键一步第第54页页一、验证性因子分析基本原理一、验证性因子分析基本原理确定性因子分析在探索性因子分析基础确定性因子分析在探索性因子分析基础之上进行之上进行不需预计全部因子载荷不需预计全部因子载荷只需预计特定因子载荷，其余因子载荷只需预计特定因子载荷，其余因子载荷均假定为均假定为0 比如：孩子数学（比如：孩子数学（x1）成绩，孩子语文成）成绩，孩子语文成绩（绩（x2），父亲学历（，父亲学历（x3）

26、和母亲学历）和母亲学历（x4）第第55页页探索性因子分析路径图探索性因子分析路径图潜在因子潜在因子1表示了孩子学习情况表示了孩子学习情况潜在因子潜在因子2表示了家长知识水平表示了家长知识水平a a1111a a2121a a3131a a4141a a4242a a3232a a2222a a1212 1 1 2 2 1 1 2 2 3 3 4 4x x2 2x x1 1x x3 3x x4 4第第56页页a a1111a a2121a a4242a a3232 1 1 2 2 1 1 2 2 3 3 4 4x x2 2x x1 1x x3 3x x4 4验证性因子分析路径图验证性因子分析路径

27、图只需预计特定因子载荷，其余因子载荷只需预计特定因子载荷，其余因子载荷均假定为均假定为0；因子之间相关系数；因子之间相关系数第第57页页 1111 2121 4242 3232 1 1 2 2 1 1 2 2 3 3 4 4x x2 2x x1 1x x3 3x x4 4二、验证性因子分析数学模型二、验证性因子分析数学模型指标变量指标变量因子载荷因子载荷潜在因子潜在因子度量误差度量误差第第58页页假设条件假设条件探索性因子分析探索性因子分析验证性因子分析验证性因子分析要求潜在因子相互要求潜在因子相互独独立立不不要求潜在因子相互要求潜在因子相互独立独立要求假定要求假定潜在变量潜在变量是方差为是方

28、差为1变量变量不要求假不要求假定潜在变定潜在变量是方差量是方差为为1变量变量共性：要求共性：要求xi是随机变是随机变量；误差项相互独立、量；误差项相互独立、均值为均值为0、方差为常数；、方差为常数；误差项与全部潜在变误差项与全部潜在变量相互独立量相互独立第第59页页三、验证性因子分析模型三、验证性因子分析模型基本要素基本要素因子载荷矩阵；因子载荷矩阵；潜在变量之间方差协方差矩阵；潜在变量之间方差协方差矩阵；误差项方差协方差矩阵误差项方差协方差矩阵第第60页页四、潜在因子尺度问题四、潜在因子尺度问题 任何一个观察变量都有尺度（任何一个观察变量都有尺度（scales），），即有原点（即有原点（or

29、igin）和单位（）和单位（unit）。处理）。处理潜在因子单位问题有两个方法：潜在因子单位问题有两个方法：假定全部潜在因子方差为假定全部潜在因子方差为1；在每一个潜在因子所支配几个观察变量中，在每一个潜在因子所支配几个观察变量中，选择一个作为参考变量，并假定该潜在因选择一个作为参考变量，并假定该潜在因子对这个参考变量影响是子对这个参考变量影响是1，即参考变量在，即参考变量在这个因子上因子载荷是这个因子上因子载荷是1。第第61页页参考变量能够任选，也能够选择参考变量能够任选，也能够选择代表性最强指标。代表性最强指标。第第62页页五、验证性因子分析模型可判五、验证性因子分析模型可判别度和自由度别

30、度和自由度自由度自由度 df=c p当自由度为负数时，模型当自由度为负数时，模型一定是不可判一定是不可判别。别。c p：模型可能是：模型可能是可判别，也可能是不可判别，也可能是不可判别。可判别。第第63页页六、验证性因子分析方法步骤六、验证性因子分析方法步骤未知参数预计和检验未知参数预计和检验计算标准因子载荷计算标准因子载荷模型总体评价模型总体评价模型修正和再预计模型修正和再预计第第64页页七、应用举例七、应用举例研究者调查了研究者调查了3094个学生四个指标，个学生四个指标，x1是母亲学历等级（是母亲学历等级（16），），x2是父亲学是父亲学历等级（历等级（16），），x3是父母亲工资收入是

31、父母亲工资收入等级（等级（110），），x4是学生大学学分等级是学生大学学分等级（14），），x5是学生毕业是学生毕业5年后工资等级年后工资等级（14）。试进行确定性因子分析。）。试进行确定性因子分析。第第65页页数据文件数据文件第第66页页家庭环境与学生表现家庭环境与学生表现第第67页页标准预计值标准预计值第第68页页Amos Output第第69页页参数预计参数预计:非标准预计值非标准预计值第第70页页标准预计值标准预计值第第71页页潜在变量间相关系数潜在变量间相关系数0.406第第72页页残差方差残差方差第第73页页模型拟合：模型拟合：21.30，P=0.862样本协方差矩阵样本协方差矩

32、阵模型模型模型协方差矩阵模型协方差矩阵第第74页页第四节第四节 结构方程模型结构方程模型结构方程模型基本原理：将因子分析引结构方程模型基本原理：将因子分析引入路径分析中。入路径分析中。路径分析缺点：路径分析缺点：独立观察观察变量没有度量误差：不易到达独立观察观察变量没有度量误差：不易到达各结构方程残差变量之间互不相关：要求严各结构方程残差变量之间互不相关：要求严格格分析停留在原始变量中：当观察变量较多，分析停留在原始变量中：当观察变量较多，变量之间因果关系复杂时，不易正确分析。变量之间因果关系复杂时，不易正确分析。第第75页页一、结构方程模型组成一、结构方程模型组成是含有潜在因子路径分析模型是

33、含有潜在因子路径分析模型（structural equation model,SEM）模型由两部分组成：模型由两部分组成：（1）测量模型：显示观察变量与潜在因子）测量模型：显示观察变量与潜在因子关联关联（2）结构模型：显示潜在因子之间关系）结构模型：显示潜在因子之间关系验证性因子分析：只考虑因子间相关验证性因子分析：只考虑因子间相关结构方程模型：考虑因子间因果关系结构方程模型：考虑因子间因果关系第第76页页 第第77页页二、结构方程模型可判别性和自二、结构方程模型可判别性和自由度由度 c 表示模型中观察变量方差协方差矩阵表示模型中观察变量方差协方差矩阵信息（信息（c=k(k+1)/2），），p

34、表示模型中待预表示模型中待预计未知参数个数。计未知参数个数。c p模型中全部潜在因子都有度量单位模型中全部潜在因子都有度量单位单变量潜在因子无度量误差单变量潜在因子无度量误差第第78页页三、结构方程模型分析方法步骤三、结构方程模型分析方法步骤初始模型确实定初始模型确实定未知参数预计和检验未知参数预计和检验计算结构方程模型标准解计算结构方程模型标准解结构方程模型整体评价结构方程模型整体评价结构方程模型修正和再预计结构方程模型修正和再预计第第79页页（一）初始模型确实定（一）初始模型确实定确定模型法：事先设计一个假定理论模确定模型法：事先设计一个假定理论模型型选择模型法：事先设计若干个假定理论选择

35、模型法：事先设计若干个假定理论模型，选出拟合数据最好一个。模型，选出拟合数据最好一个。导出模型法：将初始模型逐步修改，变导出模型法：将初始模型逐步修改，变成一个拟合数据最好模型（惯用）成一个拟合数据最好模型（惯用）第第80页页（二）未知参数预计和检验（二）未知参数预计和检验最大似然预计法（最大似然预计法（Maximum Likelihood）第第81页页（三）结构方程模型标准化解（三）结构方程模型标准化解在结构方程分析时，普通是用指标协方在结构方程分析时，普通是用指标协方差矩阵，得到系数不是标准化系数，其差矩阵，得到系数不是标准化系数，其大小依赖相关变量尺度单位。大小依赖相关变量尺度单位。标准

36、化解指是潜在变量标准化解标准化解指是潜在变量标准化解第第82页页（四）结构方程模型评价（四）结构方程模型评价参数检验参数检验模型拟合程度评价模型拟合程度评价模型解释能力评价模型解释能力评价第第83页页1.参数检验参数检验参数检验是模型评价第一步，只有该检参数检验是模型评价第一步，只有该检验经过，才能进行另外两项评价。验经过，才能进行另外两项评价。主要进行参数假设检验和参数合理性检主要进行参数假设检验和参数合理性检验。验。参数假设检验：与直线回归中参数假设检验：与直线回归中t检验一样，检验一样，检验模型中参数是否与检验模型中参数是否与0有差异。假如无统有差异。假如无统计学意义，能够从模型中剔除。

37、计学意义，能够从模型中剔除。参数合理性检验：参数预计值有合理实际意参数合理性检验：参数预计值有合理实际意义，包含参数符号是否符合理论假设。义，包含参数符号是否符合理论假设。第第84页页2.模型拟合程度评价模型拟合程度评价 评价指标很多，其中最主要两个是：评价指标很多，其中最主要两个是：2检验：度量了样本方差协方差与拟合检验：度量了样本方差协方差与拟合方差协方差之间距离。样本大小影响统方差协方差之间距离。样本大小影响统计量大小；模型自由度与模型中未知参计量大小；模型自由度与模型中未知参数个数相关。希望数个数相关。希望P值越大越好，普通最值越大越好，普通最少大于少大于0.10。RMSEA指标：近似

38、误差均方根（指标：近似误差均方根（root mean square error of approximation）,它能够用来度量在每一个自由度上模型它能够用来度量在每一个自由度上模型与总体近似程度和模型与数据拟合程度。与总体近似程度和模型与数据拟合程度。最大允许上限是最大允许上限是0.08。第第85页页3.模型解释能力评价模型解释能力评价能够依据能够依据测量方程测量方程和和结构方程结构方程决定系数决定系数大小，评价方程对数据拟合程度。大小，评价方程对数据拟合程度。第第86页页（五）结构方程模型修正和再预计（五）结构方程模型修正和再预计模型总体上很好地拟合了原始数据，主模型总体上很好地拟合了原

39、始数据，主要拟合指标都满足要求要拟合指标都满足要求全部因子载荷和结构系数预计值在统计全部因子载荷和结构系数预计值在统计意义上不等于意义上不等于0，含有实际解释意义（正，含有实际解释意义（正确符号和数值大小）确符号和数值大小）每一个潜在因子结构方程以及观察变量每一个潜在因子结构方程以及观察变量度量方程确实定系数度量方程确实定系数R2应足够大。应足够大。第第87页页第五节第五节 AMOS应用应用AMOS安装与主要菜单安装与主要菜单AMOS操作与结果解释操作与结果解释第第88页页一、一、AMOS安装与主要菜单安装与主要菜单AMOS（Analysis of Moment Structures）AMOS

40、 4.0AMOS 5.0AMOS 7.0AMOS 17.0：介绍：介绍第第89页页（一）（一）AMOS 安装与运行安装与运行第第90页页AMOS 17.02安装方法安装方法点击运行点击运行NET FrameWork 1.0点击运行点击运行Amos17.02点击运行点击运行Amos17.02crack第第91页页运行运行Amos17.02后，后，单击单击Cancel；Yes第第92页页运行：运行：Amos17.02crack第第93页页运行运行Amos Graphics第第94页页AMOS界面界面第第95页页重新开启计算机会出现重新开启计算机会出现（原来没有），怎样删除？（原来没有），怎样删除？

41、第第96页页控制面板控制面板用户账户用户账户第第97页页出现一个陌生账户，单击！删除！出现一个陌生账户，单击！删除！第第98页页删除账户！删除账户！第第99页页正常！正常！第第100页页（二）（二）AMOS工具栏和主要菜单工具栏和主要菜单第第101页页1.Amos工具栏功效表工具栏功效表绘制可测变量绘制可测变量绘制潜在变量绘制潜在变量为潜在变量添加为潜在变量添加可测变量可测变量绘制因果关系绘制因果关系绘制相关关系绘制相关关系增加残差变量增加残差变量添加路径图标题添加路径图标题列出列出模型模型中变中变量量列出列出数据数据中变中变量量选中单一对象选中单一对象选中选中全部全部对象对象解除解除全部全部

42、对象对象复制对象复制对象移动对象移动对象删除对象删除对象改变对象形状改变对象形状旋转潜变量指标旋转潜变量指标镜像转移潜变量镜像转移潜变量指标指标移动参数值移动参数值重新定位路径图重新定位路径图微调路径箭头微调路径箭头第第102页页Amos工具栏功效表（续）工具栏功效表（续）选择数据文件选择数据文件设定分析属性设定分析属性计算计算模型模型预计预计值值将路径图复制到将路径图复制到剪贴簿剪贴簿显示文字报表显示文字报表保留保留当前当前路径路径图图对象属性设定对象属性设定对象对象属性属性拖拽拖拽与复与复制制保持对称保持对称将选择区域放大将选择区域放大放大放大缩小缩小显示完整页面显示完整页面调整调整适宜适

43、宜路径路径图大图大小小放大镜放大镜显示自由度显示自由度多群组分析多群组分析打印打印还原还原取消还原取消还原模型检索模型检索第第103页页详细内容：详细内容：Help如：如：Touch up a variable第第104页页2.AMOS主要菜单和对话框主要菜单和对话框Files Data FilesView/Set Analysis PropertiesView/Set Variables in Dataset第第105页页（1）Data Files 调入数据：调入数据：SPSS或或Excel数据库，能够是数据库，能够是原始数据原始数据样本例数、协方差或相关系数矩阵样本例数、协方差或相关系数矩

44、阵第第106页页（2）Analysis Properties：分析属性，选择：分析属性，选择要分析内容要分析内容（3）Variables in Dataset：变量清单，将观：变量清单，将观察变量拖拽到路径图中察变量拖拽到路径图中 第第107页页Analysis Properties中中Estimation窗口（默认）窗口（默认）第第108页页Analysis Properties中中Output窗口窗口第第109页页Variables in Dataset变量清单变量清单第第110页页可从以下文件目录打开练习文件可从以下文件目录打开练习文件第第111页页二、二、AMOS操作与结果解释操作与结

45、果解释路径分析路径分析确定性因子分析确定性因子分析结构方程模型结构方程模型缺失数据缺失数据第第112页页（一）路径分析（一）路径分析例例15-2：为了研究父母社会经济地位：为了研究父母社会经济地位（SES，Social economical status）对孩）对孩子今后大学学习成绩影响，调查了四个子今后大学学习成绩影响，调查了四个变量：父母变量：父母SES（x1），孩子学习动机与），孩子学习动机与兴趣（兴趣（y1），孩子所在学校质量或声望），孩子所在学校质量或声望（y2），孩子在大学学习成绩（），孩子在大学学习成绩（y3）。共调查共调查3094名学生。名学生。第第113页页SPSS数据文件（

46、数据文件（1）第第114页页SPSS数据文件（数据文件（2）该内容计算不用该内容计算不用“mean”第第115页页非标准结构回归系数与方差非标准结构回归系数与方差图图15-3 父母社会经济地位对孩子今后大学学习成绩影响父母社会经济地位对孩子今后大学学习成绩影响第第116页页图图15-3 父母社会经济地位对孩子今后大学学习成绩影响父母社会经济地位对孩子今后大学学习成绩影响（标准结构回归系数与确定系数（标准结构回归系数与确定系数R2）第第117页页File New第第118页页File Data Files第第119页页单击：单击：File Name第第120页页对每个数据文件建立对每个数据文件建

47、立1个目录，运算后自动生个目录，运算后自动生成文件将保留在该目录下，便于文件管理成文件将保留在该目录下，便于文件管理第第121页页打开已经建立打开已经建立SPSS文件文件第第122页页返回了返回了Data Files：可：可View Data，也可直接单击也可直接单击OK关闭该窗口关闭该窗口第第123页页绘制路径图绘制路径图第第124页页先绘制先绘制1个观察变量，然后复制另外个观察变量，然后复制另外3个个（Duplicate objects）第第125页页可用可用Move object调整位置调整位置第第126页页绘制路径绘制路径第第127页页添加添加 残差项；残差项；单击方框单击方框1次，残

48、差项右旋转次，残差项右旋转90度度第第128页页View/Set Variables in Dataset第第129页页将变量拖拽到对应路径图框中将变量拖拽到对应路径图框中第第130页页调整框内字体：光标移至需要编辑处，调整框内字体：光标移至需要编辑处，单击右键，选择单击右键，选择Object Properties第第131页页调整或编辑标签调整或编辑标签label第第132页页给残差项命名给残差项命名第第133页页光标移至需要编辑处，单击右键，选光标移至需要编辑处，单击右键，选择择Object Properties第第134页页View/SetAnalysis Properties第第135

49、页页EstimationMaximum likelihood第第136页页Output第第137页页选择了标准预计和选择了标准预计和R2第第138页页单击单击“算盘算盘”图标图标第第139页页保留路径图（扩展名保留路径图（扩展名amw）第第140页页单击图标显示路径回归系数单击图标显示路径回归系数第第141页页非标准系数非标准系数第第142页页标准系数标准系数第第143页页调整回归系数位置调整回归系数位置第第144页页查看输出结果文本部分查看输出结果文本部分第第145页页输出结果文本部分输出结果文本部分第第146页页将图形复制到粘贴板将图形复制到粘贴板第第147页页能够显示汉字吗？能够显示汉字

50、吗？第第148页页返回到返回到Model specification第第149页页光标移至需要编辑处，光标移至需要编辑处，单击右键，选择单击右键，选择Object Properties第第150页页将变量标签将变量标签“Motivation interest”改为汉字改为汉字第第151页页编辑完成后，编辑完成后，将光标移至其它需要编辑之处将光标移至其它需要编辑之处第第152页页关闭关闭Object Properties第第153页页再次运行再次运行第第154页页第第155页页图图15-3 父母社会经济地位父母社会经济地位对儿女大学学习成绩影响对儿女大学学习成绩影响第第156页页（二）验证性因子