SPSSAU_问卷研究_结构方程模型SEM.pdf

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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7

5文字分析7

6剖析11

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

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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7

5文字分析7

6剖析11

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：

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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，可

考虑结合MI指标情况进行模型调整，此时有两种调整模型的办法，分别是和‘协方差关系调整’

和‘影响关系调整’。

‘协方差关系调整’一般包括2种情况，第1种是