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SPSSAU-在线SPSS分析软件
SPSS分析SPSS教程SPSSAU结构方程模型SEM模型StructuralEquationModeling网页在
线SPSS
结构方程模型SEM
Contents
1背景3
2理论3
3操作5
4SPSSAU输出结果6
5文字分析7
6剖析10
结构方程模型SEM是一种多元数据分析方法,其可用于研究多个潜变量之间的影响关系情
况。结构方程模型共包括两部分结构,分别是测量关系和影响关系。比如下面这个结构方程模型,
其包括四个潜变量,分别是Factor1感知质量、Factor2感知价值、Factor3顾客满意和Factor4顾
客忠诚。
从测量关系来看:Factor1感知质量由A1~A4共4项测量;Factor2感知价值由B1~B3共3
项测量;Factor3顾客满意由C1~C3共3项测量;Factor4顾客忠诚由D1~D2共2项测量。
从影响关系来看:Factor1和Factor2对于Factor3产生影响关系;Factor3对Factor4产生影
响关系。
类似上述,如果研究中包括测量关系和影响关系时,此类研究均可称作结构方程模型。当然
研究者的重心在于研究影响关系,并且进行假设验证等;测量关系并不在重点关注范围,但是测
量关系的质量会对模型拟合情况产生很大的影响,因此研究者需要首先保证测量关系的质量情
况。
特别提示:
结构方程模型SEM包括测量关系和影响关系;如果仅包括影响关系,此时称作路径分
析(Pathanalysis,有时也称通径分析)。
结构方程模型SEM对于测量关系和影响关系均有很高的要求;尤其是对于测量关系,
因此研究前一定需要先保障测量关系有着高质量,通常需要进行探索性因子分析和验
SPSSAU-在线SPSS分析软件
证性因子分析,均保证测量关系无误之后,再进行结构方程模型构建。
由于结构方程模型SEM对于样本量要求较高(通常200以上),以及测量关系,影响关
系均有着很高的要求。因此有时会出现无论如何,结构方程模型SEM拟合效果均不理
想,此时建议可将模型简化折分,也或者使用路径分析进行研究,如果路径分析也不理
想,最终可考虑使用线性回归分析进行研究。
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结构方程模型SEM
Contents
1背景3
2理论3
3操作5
4SPSSAU输出结果6
5文字分析7
6剖析10
1背景
当前有一项研究,共收集样本为201份。并且建立预期模型如下,即研究Factor1和Factor2
对于Factor3的影响关系;Factor3对Factor4的影响关系。预期模型如下图所示:
。
2理论
结构方程模型对于数据质量,包括样本量,测量关系和影响关系均有着很高的要求;如果数
据质量稍低则会导致拟合效果不佳,拟合指标不达标,因此SPSSAU提出以下结构方程模型分
析流程,以保障高质量的结构方程模型拟合效果。如下图:
SPSSAU-在线SPSS分析软件
首先,如果想进行结构方程模型SEM分析,SPSSAU建议有效样本量需要在200份以上。
同时在正式分析之前,需要保障测量关系具有良好的质量,通过探索性因子分析和验证性因子分
析,共两步分析后,以保测量关系的高质量。
在确认好测量关系的高质量之后,接着正式进行结构方程模型构建。分别在SPSSAU平台
上,设置好测量关系,影响关系后进行分析。如果对模型进行检验时有发现拟合效果不佳时,此
时有两种调整模型的办法,分别是‘影响关系调整’和‘协方差关系自动调整’。
‘影响关系调整’需要结合专业知识和MI指标进行调整,即重新在模型中加入影响关系,
此种调整的目的
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