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结构方程模型相关文章 相关文章 文章一 文章二 文章四 文章五 文章六 文章七 文章八 文章一： 从结构方程看教育与心理统计学的新发展 统计分析技术的进步与研究 应用元分析技术可对大量的单一研究结果进行定量综述；多层分析技术系统地解决了社会科学研究中的生态谬误问题；结构方程模型为定性与定量分析的结合提供了有效的手段；经典测量理论在教育和心理测量领域的应用逐步让位于项目反映理论。 结构方程模型 从单变量及外显变量到多变量及潜变量 上个世纪70年代，K.Joreskog等人提出了结构方程模型（ Structure Equation Modeling ），已经得到了广泛的应用。 从单纯意义的熟知拟合到复合意义的数据结构拟合 拟合的含义：对两个数据结构（通常是以矩阵的形式）进行比较，如果两个数据中的数据差异很小或者接近零，就说明这两个数据能够很好的拟合。 回归分析也是拟合过程，一元回归是线性拟合，二元回归是平面拟合，二元以上的回归是多维空间的拟合。回归分析的拟合是比较观测值与拟合值之间的差异，二结构方程模型是比较样本的协方差距阵与与模拟估计的协方差距琛之间的差异。 “三个方程八个矩阵”、多元正态分布 从纯量分析到对估计参数实际意义的判断（可参考模型定义） 从单一统计方法的应用到多种统计方法的综合应用 可涉及四种统计方法：回归分析、相关分析、通径分析、因子分析、协方差分析 文章二： 结构方程模型及其在医学中的应用研究 结构方程模型的基本思想： 架构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中既包含有可观测的显在变量，也可能包含无法直接观测的潜在变量。 两种模型 度量模型 一般由两个方程式组成,分别规定了内生的潜在向量η和内生的显在向量Ｙ(即可观测变量)之间,以及外生的潜在向量ξ和外生的显在向量Ｘ之间的联系，即： Ｙ=ΛＹη+ε Ｘ=ΛＸξ+δ 其中,ΛＹ表示Ｙ对η的回归系数矩阵(Ｐ×ｍ),ε表示Ｙ的测量误差构成的向量(Ｐ×1)。ΛＸ表示Ｘ对ξ的回归系数矩阵(ｑ×ｎ),δ表示Ｘ的测量误差构成的向量(ｑ×1)。 结构方程模型 η=Ｂη+Γξ+ζ 其中,Ｂ表示潜在内生变量对潜在外生变量的效应的系数矩阵(ｍ×ｎ),其对角线元素均为0,而且要求Ｉ—Ｂ是非退化的(即行列式的值不为0)。Γ表示潜在外生变量对潜在内生变量的效应的系数矩阵(ｍ×ｎ),ζ表示残差项构成的向量(ｍ×1)。 模型中显在变量的方差—协方差结构 结构方程模型的基本思想是根据所建模型再生成一个关于可观测变量的方差—协方差矩阵，通过比较再生成的协方差矩阵与样本协方差矩阵的差异评价模型的好坏。基本的假定是可观测变量的协方差矩阵是一系列参数的函数。如果模型是正确的，而且知道参数的值，就能够再生成总体的协方差矩阵。 结构方程模型的零假设可以表示成：∑=∑(θ) ∑是可观测变量的总体协方差矩阵，θ是模型参数向量，∑(θ)是用模型参数的函数写成的总体协方差矩阵。 参数的估计方法 对结构方程模型的评价 对结构方程式模型的评价 对整个模型的评价——指标 X2（0.05， X2 /df3则表示模型拟合较差） 拟合优度指数（GFI，越接近1越好） 修正的拟合优度指数（AGFI，越接近1越好） 残差均方的平方根（RMSR，小于0.05） 标准的拟合指数（NFI） 对参数设定的评价——模型修正指数（MI） 文章三： 结构方程模型在跨文化心理学研究中的应用 结构方程模型中的基本概念——三个二——两类变量、两个模型、两种路径 两个变量是指观察变量和隐变量 两个模型是指测量模型和结构模型 两种路径是指隐变量与观测变量之间的路径、隐变量之间的路径 文章四： 结构方程模型在社会工作研究中的应用初探 结构方程模型一般步骤： 模型构建： 依据正确的理论或过去的研究成果设定假设的初始模型，即以线性方程系统表示出理论模型； 模型识别： 模型识别是建立 SEM 模型的重要阶段，该阶段决定所指定的模型是否能得到系统各个自由参数的惟一估计值， 模型识别的一个必要条件是模型的自由参数不能多于观察数据的方差和协方差总数； 模型拟合：将观察数据与统计模型相拟合，并用一定的拟合指标对其拟合程度加以判断； 模型评估： 在已有的理论范围内考察所提出的模型是否能较充分地解释观察数据； 模型修正：如果模型不能很好地与数据拟合,就需要通过对参数的再设定增进模型的拟合程度，具体修正方法是去除不合理变量或变量间不存在的关系路径，保留合理变量和变量间的关系路径。 文章五： 结构方程模型在市场研究中的应用 文章六： * *