结构方程模型在学术研究的应用.pptxVIP

結構方程模型在

學術研究的應用

探索式因素分析vs.驗證式因素分析

探索式因素分析研究人員一開始並未有特定數量的潛在因素被萃取出來。F1e1F2e2e3e4e5e6x1x2x3x4x5x6CharlesSpearman

驗證式因素分析CFA需要研究人員事先指定預期的結果因素的個數每個因素所反應的變數(指標)因素之間是否相關F1e1F2e2e3e4e5e6x1x2x3x4x5x611KarlJoreskog

結構方程模型於學術上的應用大綱SEM分析流程SEM的基本原理結構模式與測量模式驗證各個構面的有效性驗證式因素分析(CFA模式)構面組成信度與變異數萃取量的計算

SEM基本流程理論模型建構衡量工具資料蒐集模型測試結果解釋

理論模型建構衡量工具資料蒐集模型測試結果解釋SEM具有理論先驗的特性，SEM模型建立需經過觀念釐清、文獻回顧與推導。以驗證理論為主。

理論模型建構衡量工具資料蒐集模型測試結果解釋根據理論的基礎及研究人員個人的知識與經驗，建立SEM分析路徑圖。

理論模型建構衡量工具資料蒐集模型測試結果解釋橫斷面資料通常採問卷設計調查。次級資料。縱斷面資料時間序列調查重複量數實驗設計

理論模型建構衡量工具資料蒐集模型測試結果解釋簡單隨機抽樣

理論模型建構衡量工具資料蒐集模型測試結果解釋樣本規模大小遺漏值處理常態及例外值檢定模型估計CFASEM模型信度模型配適度模型修正

理論模型建構衡量工具資料蒐集模型測試結果解釋模型配適度不差是報告結果的必要條件之一。

理論1模型建構2衡量工具3資料蒐集4模型測試5結果6解釋7與理論假設模型做比較，並予推論，如有不符可以探討原因，回頭修正理論的正確性。8

SEM的基本原理結構方程式模型分析法是種以迴歸為基礎的多變量技術，並結合路徑分析及因素分析，屬於驗證性實證研究的資料分析法，能同時處理多組變項間的關係，其目的在探究變數間的因果關係以驗證理論，故又可稱為因果模式分析技術。因此，在使用驗證性研究方法時，研究者所提的研究模式必須具有理論基礎，由理論來引導。

變項與符號意義關係類型XYXYXY1Y2XY

Y1Y2Y3Y1潛在變項觀察變項相關(共變)單向因果關係單向因果關係

回溯因果關係non-recursive

循環因果關係

(feedback)又稱為因子(factor)可以是X或YX與Y為共變關係X對Y的直接效果X對Y1為直接效果X對Y2為問接效果Y1為中介變數X與Y互為直接效果,X與Y具有回饋循環效果Y1對Y2、Y2對Y3、Y3對Y1均為直接效果，Y1、Y2、Y3為間接循環效果

SEM分析常用的軟體AmosLISRELEQSMplusSASCalisSepathMXx1x2F1F3y1y2e7Lx1D3e9Lx2Ly1Ly2x4x5y4y5e10Lx3D4e12Lx4Ly4Ly5F2F4cov２１b41b42b43b31x3x6y3y6e1e2e3e4e5e6e8Ly3Ly6e11Lx5Lx6

SEM的類別路徑分析模型01結構迴歸模型03驗證式因素分析模型02潛在成長模型04

路徑分析模型添加标题績效與期望是相關兩個變數皆會影響滿意度，滿意度又影響忠誠度。績效與期望對忠誠度沒有直接效果添加标题績效添加标题期望添加标题滿意度添加标题忠誠度

路徑分析模型

路徑分析模型

驗證式因素分析模型潛在變數之間的相關及驗證觀察變數是否能被潛在變數所解釋，亦即觀察變數是否真能反應該構面的真實情形。covx1x2x3滿意度e１Lx1e２e３Lx2Lx3x4x5x6忠誠度e4Lx4e5e6Lx5Lx6

結構迴歸模型為CFA的組合，假設構面之間影響關係的解釋而不是構面相關，主要做為理論的驗證。顧客期望知覺價值整體滿意度顧客抱怨顧客忠誠

x1x2x3F1滿意度F2忠誠度y1y2y3e１e4Lx1bDe5e6e２e３測量殘差外生觀察變項因素負荷量外生潛在變項結構參數內生潛在變項因素負荷量內生觀察變項結構模式測量(CFA)模式測量殘差Lx2Lx3Ly1Ly2Ly3測量(CFA)模式結構模式與測量模式

結構模式與測量模式完整的SEM模型參數圖示

SEM參數設定原則

(RaycovMarcoulides,2006)添加标题所有獨立變數的變異數均是模型的參數添加标题所有外生變數之間的共變異數都均是模型的參數添加标题所有與潛在變項有關的因素負荷量均是模型的參數添加标题所有測量變項之間或潛在變項之間的迴歸係數都是模型的參數添加标题與內生變項有關的量數都不是模型的參數添加标题對每一個潛在變項，必須給定一個適當的潛在量尺

所有獨立變數的變異數均是模型的參數

所有自變數之間的共變異數都是

模型的參數

Amos路徑分析與SPSS迴歸比較

所有潛在變數與觀察變