結構方程模型是不是只適合量表的資料

時間 2021-05-06 01:17:46

1樓:匿名使用者

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

2樓:匿名使用者

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

3樓:匿名使用者

可以做,但變數如果都是可以測量的,還用什麼結構方程?

推薦看看

結構方程模型的資料一定要用問卷嗎?

4樓:南心網心理統計

可以的,結構方程模型不過是變數之間關係的建模而已,具體資料怎麼來不用關心。

結構方程模型對資料要求是不是很高

5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。

6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。

結構方程模型可以只有乙個指標嗎 人大經濟論壇

7樓:匿名使用者

操作上是可以

的,只不過有個前提條件:就是要保證你的模型自由度大於專等於0,就可以出結屬果。

對於乙個單獨的單因子的測量模型,因子至少要包含3個指標才可以使模型恰好識別(即自由度等於0),否則模型都是不可識別的(即自由度小於0)。

某個因子要使用單一指標只能是在模型其他因子有較多指標或者對模型做出額外限制的情況下才行。雖然操作上可行,但我們不建議使用單指標,因為用單指標來測量某因子往往測量誤差方差會比較大,使得模型的結果不精確,而且擬合優度也會受影響。

8樓:南心網心理統計

多數情況下不可以,個別情況下可以的。

乙個量表只有5個題目,做結構方程模型時該怎麼辦

9樓:南心網心理統計

你想做什麼分析呢?五個題目也可以構建模型的。(南心網)

結構方程模型 60

10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。

11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

結構方程模型中,有的變數時用7級李克特測量的,有的變數是11級量表,有的是3級量表測量的,

12樓:匿名使用者

如果用mplus 可以的。首先看一下是不是所有變數都需要那麼多級,也許有的級沒有人選擇,可以考慮合併,減少級數。其次先做探索性分析,看看是不是相同維度,如果不是,用結構方程沒意義。

結構方程模型 問卷多少份合適

13樓:楊琳如琪

我們老師說的,要根據公式(變數+箭頭)數*10,這個是最後需要的有效問卷的數量

結構方程模型,結構方程模型

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