第八章路径分析PPT文件格式下载.ppt
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有研究人员发现在事物之间复杂的因果传递过程中,变量之间的关系更为复杂,一变量既可能是原因变量也可能是结果变量,此时就不能用简单的回归分析表示变量之间的关系,需用结构方程组或相应的路径图来表示复杂的因果关系。
如:
数学焦虑学习动机学习动机数学态度数学态度数学成绩数学成绩路径分析的主要功能是分析变量之间不同的关系形式。
将简单回归分析中的自变量对因变量的毛影响,分解为直接影响(净影响)和间接影响。
路径分析的着眼点在于对变量之间作用系数的分解。
二、路径(结构)模型设置二、路径(结构)模型设置z1z3z2P32P21P31其路径分析的结构方程模型为:
Z2=P21Z1Z3=P31Z1+P32Z2路径分析的变量有两类:
外生变量外生变量:
模型中没有注明其变化是由什么造成的,也不准备讨论该问题。
外生变量可以是一个也可以是几个,外生变量之间可以用直线双箭头直线双箭头或曲线双箭头曲线双箭头表示其相关关系,如果无关则设置为0。
内生变量内生变量:
由另外的变量所影响的那些变量。
内生变量的变化是由模型中的外生变外生变量量,或其他内生变量其他内生变量以及误差误差造成。
三、两类路径模型三、两类路径模型1.1.递归模型(因果模型)递归模型(因果模型)模型中变量之间的路径为单项链条关系、无反馈作用的因果关系模型。
该模型要求内生变量的误差、外生变量的误差需相互独立,即无显著性相关。
2.2.非递归模型非递归模型模型中任何两个变量之间存在双向因果双向因果关系;
某个变量存在自身反馈自身反馈(该变量的每一个值都影响同一个变量的下一个值)作用;
变量之间存在间间接反馈接反馈(循环作用)作用。
Z1Z2Z3Z1Z2Z1Z3Z2P22P13P32P21P31P32P21P12P21递归路径模型的基本性质递归路径模型的基本性质:
(1)所有的递归模型都是可以识别的;
(2)允许对模型中的每一个方程分别进行多元回归,获取路径(回归)系数;
(3)非标准化和标准化系数都可作为路径系数。
递归路径模型的假设条件:
(1)自变量和因变量之间为线性、可加的因果关系;
(2)误差之间不相关;
(3)因果关系为单向;
(4)数据为等距以上;
(5)不存在测量误差。
四、路径分析的基本步骤四、路径分析的基本步骤1.1.根据相关理论和文献资料,建立一个可根据相关理论和文献资料,建立一个可以检验的初始模型,并绘制一个无路径系以检验的初始模型,并绘制一个无路径系数的路径图数的路径图。
在设计因果模式图时,需对因果关系进行理论解释。
恰当地分析自变量对因变量是直接影响还是间接影响。
2.2.选择适当的回归模型选择适当的回归模型,用该模型来估计路径系数是否显著,其路径系数就是回归方程的回归系数(包括标准化和非标准化回归系数)。
3.3.评估理论模型评估理论模型,删除不显著的路径系数,重新计算新模型的路径系数。
删除一些不显著的路径系数后,路径系数会发生改变,故需重新进行回归的路径分析。
数学焦虑学习动机学习动机数学态度数学态度数学成绩数学成绩五、用实例说明路径分析的步骤如:
对于上述路径图,需进行三次回归分析:
(1)第一次回归以数学焦虑、数学态度、学习动机为自变量,数学成绩为因变量;
(2)第二次回归数学焦虑和学习动机为自变量,数学态度为因变量;
(3)第三次回归以数学焦虑为自变量,以学习动机为因变量。
用用SPSSSPSS进行路径分析的局限进行路径分析的局限:
(1)假定变量的预测没有测量误差;
(2)只能对连续变量的显性变量进行检验,不能对潜在变量进行检验;
(3)变量之间只有单向的因果关系,无法做递归关系的验证。
若要进行更精确的分析验证需用结构方程模型(linearstructuralequationmodel,简称lisrel)来分析路径分析结果图路径分析结果图
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- 第八 路径 分析