結構方程模型,結構方程模型

時間 2021-05-05 17:00:30

1樓:紫月開花

結構方程模型的初衷在於針對潛變數之間關係進行建模。例如,智商,情商,成功這三個潛變數之間到底是何種關係?但是它們三個本身不可直接測量,於是需要通過一定手段對它們進行測量。

你當然可以先通過量表各自「估計」這三個潛變數,再建立三者間的模型。結構方程模型實現了這兩步的一體化,優勢在於,估計的過程中充分考慮了潛變數間的關係。而分開兩步是不能做到的。

當然這是否真的是優勢有待商榷。

結構方程模型的估計方法主要有三類:第一種是協方差分析法,第二種是偏最小二乘法,第三種是貝葉斯法。

協方差分析認為,潛變數間的關係反映在可測變數的協方差關係中,由模型產生的協方差結構和真實協方差結構應一致(理想情況)。於是以協方差矩陣的差異作為優化準則。偏最小二乘的想法為:

考慮潛變數結構的前提下,「最好」的潛變數應該與對應可測變數「最接近」。於是,其優化準則本質是ols。貝葉斯也是對潛變數假定先驗,然後用mcmc直接對潛變數進行抽樣,既然潛變數的樣本都有了,結構方程模型也就退化為了一堆回歸。

國內很多文獻把結構方程模型等同於上述第一種估計方法,這是一種誤區。每一種方法都有各自的檢驗和評價手段。三種方法孰優孰劣?

難以確定,只能說,各有各的優勢和不足。另外,結構方程模型定位是驗證性分析,這需要大量背景知識支撐,否則建模必然失敗。近年來,發展了探索性的結構方程模型,題主不妨找找cnki。

2樓:匿名使用者

這些沙雕都在回答什麼,那個應該是效應值,直接的或者間接的。可以看看這個了解。看看有幫助嗎

結構方程模型對資料要求是不是很高

3樓:匿名使用者

首先要保證樣本量,一般來說至少200,主要是為了得到穩定的引數估計結果

內,不夠兩百的話基本上你跟容

審稿人或者答辯老師也沒法交代。

第二是所用資料協的方差-協方差矩陣要滿足正定的條件,這個如果你不滿足,使用軟體時也往往會報錯的,得不到引數估計結果。

其他的要求就不算很嚴格了,跟一般的資料分析所需滿足的要求差別不大了。

4樓:南心網心理統計

也不是很高了,主要是樣本量,變數間關係的問題了。

結構方程模型是不是只適合量表的資料

不一定,你只要可以滿足結構方程的基本使用條件,其他資料也可以的,比如實驗資料,什麼反應時錯誤率這些的也是可以的 只要你的樣本容量不要過小,甚至協方差矩陣也未必要正定 結構方程模型必須使用量表嗎 30 不一定,你只要可以滿足結構方程的基本使用條件,其他資料也可以的,比如實驗資料,什麼反應時錯誤率這些的...

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