结构方程模型多组分析-_精品文档PPT文件格式下载.pptx
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验证所得的因子是否与理论概括吻合;
3、可同时考查多组变量间的关系;
4、可检验自变量对因变量的直接效应和间接效应。
5、可将测量误差包含在模型中,增加了检验结果的可信性和理论的解释力。
第二部分多组分析方法介绍,一、为什么要用SEM多组分析?
研究者需要处理来自多个样本的数据,比如性别数据、时间数据时,须使用SEM多组分析来检验假设模型在不同样本间是否相等。
二、SEM多组分析思路简介1、基本思想:
考查不同的调节变量对模型整体的作用程度。
2、基本做法:
限定后卡方与限定前卡方做差;
相应的自由度也做差。
逐步对各类参数进行限定,如果卡方差(即2)在相应的自由度差(df)上显著,即说明该调节变量对模型的作用显著,模型在相应的限定上存在差异。
如果2不显著,即说明调节变量对模型的作用不显著,模型稳定。
3、多组分析检验要依次限定:
测量权重:
潜变量在观测变量上的负荷结构权重:
潜变量之间的回归系数,结构协方差:
误差项之间的相关系数结构残差:
潜变量的误差测量残差:
观测变量的误差,4、多组分析的前提条件:
检查各组与模型的拟合情况,相差不大,相差较大,可做多组比较,不可做多组比较,步骤一:
建立理论模型步骤二:
分别计算各组数据与理论模型的拟合指数。
步骤三:
定义组别步骤四:
限定模型,5、SEM多组分析操作步骤,步骤五:
调入数据步骤六:
设定分析特征点击View菜单下的AnalysisProperties,Output标签下选择:
Minimizationhistory(输出迭代运算过程),Standardizedestimates(输出标准化估计值),Squaredmultiplecorrelations(输出R2),Modificationindices(输出模型修正指标),Indirect,direct&
totaleffects(输出间接、直接和总的影响效应),Criticalratiosfordifferences(输出模型差异比较临界值)。
Estimation标签下选择:
Estimatemeansandintercepts(估计平均数和截距)。
使用重复测量或跟踪数据,步骤七:
提交系统运算第一格中的红色箭头闪亮,表示已得出数据与模型的拟合指数;
第二格中的出现“OK”表示所有模型都已被识别。
步骤八:
查看检验结果点击View菜单下TextOutput,6、SEM多组分析结果汇报步骤一:
记录多组分析结果数据(见表1)步骤二:
计算2并检验显著性步骤三:
考查差异显著的路径(PairwiseParameterComparisons),若某对路径差异的绝对值大于1.96或者2.58,即说明其对应的路径在=0.05或者=0.01水平上差异显著。
数据演练,
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