第五章 通经分析.ppt

p31是z1对z3的直接影响 P32p21是z1对z3的间接影响 二者之和为z1对z3的总影响，即以z3为因变量对z1做简单回归时得到的标准化回归系数值 当最终反应变量完全作为一个外生变量的函数时，此表达式为简化型模型 2.以不同通径传递的间接影响 3.在控制某些变量的条件下的总影响的分解工作 在研究工作中，除了需要分析一个原因变量对结果变量的总影响并将其分解为直接作用、各种间接作用外，常常还需要知道在控制某些中间变量的作用以后上述各种影响的强度和方向 在通径分析中的控制，实际上是分析如果控制变量处被阻断以后，原因变量还能发挥哪些作用 如，以Z2为控制变量时，所有经Z2发出或传递的影响全要表达为Z2的函数 z4=（ p41 + p43 p31）z1 + （p42 + p43 p32）z2 称之为偏简化式，分析的是在控制条件下，z1和z2各自对z4的净影响 4.用列表法报告各种影响作用分解 在进行了通径系数估计之后，以通径结构方程组或通径图的形式提供报告，然后对于一些简化型方程所得到的各种影响的分解结果以列表的形式给出。 z1 z2 z4 P41=0.7 P42=-0.1 z1 z2 z4 P31=0.8 P42=0.2 z3 P43=0.5 P41=0.3 P32=-0.6 变量 作用类型 模型1 模型2 符号 系数值 符号 系数值 x1 直接作用 p41 0.7 p41 0.3 间接作用 – – p43p31 0.4 总作用 – 0.7 p41 0.7 x2 直接作用 p42 -0.1 p42 0.2 间接作用 – – p43p32 -0.3 总作用 – -0.1 p42 -0.1 x3 直接作用 – – p43 0.5 五、通径模型的调试与检验 通径模型的调试 通径模型的识别 通径模型的检验 1.通径模型的调试(递归模型) 通径模型的调试及分析往往是从饱和模型的建立开始的，但真正能够检验的是非饱和模型 饱和模型的因果关系结构必须根据实际检验的总结并在一定的理论假设之上 调试规则 对与回归系数不显著的通径，一次只删除一个最不显著的变量 注意：删除通径前还要考虑以下因素 试验研究和非实验研究 注意多重共线性（t检验和F检验） 回归系数显著，但其值β.05，则无实际意义 通径模型调试的主要目的是尽量保持原先根据理论构想形成的模型，使得模型检验取得理论假设检验的方法论意义 对每个方程的回归分析检验并不等价于对整个模型的检验 2.通径模型的识别 模型中所有变量之间的通径系数是否能够完全以相关系数表达是这一模型的基本性质，这一性质在评价和检验一个具体模型的有效性时具有十分重要的意义。 对这一性质的判断在通径分析中称为模型的识别 所谓模型识别，就是判断模型的参数是否可以被估计出来 模型的识别 不可识别 可以识别 恰好识别 过度识别 不可识别的模型：所包含的信息不足因此不能取得确定解的模型 可以识别的模型：模型中信息可以对所有参数做出唯一性的估计 恰好识别：通径数目等于相关系数数目 过度识别：通径数目小于相关系数数目 检验一个通径模型是否有效实际上是通过考察该模型的通径系数能否反求出十分近似于实际相关系数值的估计来完成 真正能够检验的是过度识别模型 3.对过度识别模型的整体检验方法 要检验的非饱和模型实际上是作为标准的饱和模型中的一部分，它只是删除掉了某些通径，这种关系在统计上称为嵌套 在用饱和模型作为基准模型时的检验 两个嵌套的非饱和模型之间差异的比较 任务 查找中介变量和调节变量的论文，讲解如何区分和分析两种变量 第四章 通经分析 一、概念 通径分析（path analysis） 研究变量间系统因果关系的一种定量分析方法。也译作“因径分析”、“路径分析”。 因果关系模型中明确设置自变量和因变量，通过模型分析，检查自变量对因变量的作用方向、作用强度和解释能力。 因果关系模型还可以用来预测 多元回归模型是一种比较简单的因果关系模型，它假设各个自变量对因变量的作用是并列存在的，不存在多环节的因果结构。允许自变量之间存在相关。 x1 x2 y by1.2 by1.2 变