文献链接
结构方程模型概述
结构方程模型是一种综合性的统计技巧，用于检验显变量与潜变量关系假设。它表示、估计或检验变量间理论关系，并探究一系列潜变量和显变量之间的因果关系。
模型目的与特点
- 了解变量之间的共变关系。
- 解释模型中变量的尽可能多的变异。
- SEM更加灵活且综合，对变量关系的限制较少，需根据理论知识设定变量之间的关系。
- SEM包含显变量和潜变量，传统方法仅分析显变量。
- SEM认为误差是存在的，可规定不同变量间误差的关系，而传统方法则认为误差不存在。
- SEM能提供拟合指标来评价模型，可容忍多重共线性。
模型统计量与指标
- chi-square: 表示预期协方差矩阵和数据的协方差矩阵的差异，卡方越小说明模型与数据越符合。
- Comparative Fit Index (CFI): 调整了样本量后的ediscrepancy function，取值越大越好，一般建议大于0.9。
- Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA): 与模型残差有关的指标，越小越好，一般要求小于0.06。
模型参数与修正
- 如果模型拟合指标尚可，则接下来应检验模型的参数。
- 当模型拟合指标不佳时，需根据合理的修正指数来修正模型。
- 注意样本量：一般是估计参数的20倍或现实一点的10倍，但绝对不能少于5倍。
- 考虑测量工具、多元正态性、参数识别、离群值和缺失值等因素。
模型流程与术语
通常的结构方程模型流程包括理论模型设定、图示或代码表示模型、判断模型识别情况、明确变量测量、收集数据、初始分析、估计模型参数、评估模型拟合情况、修正模型及结果解释等步骤。文章还统一解释了自变量、因变量、潜变量等术语。
其他统计技巧与建议
对于z-test、t-test、ANOVA等统计技巧，如有混淆，可随时联系作者寻求帮助。作者提供数据分析服务，助力学生完成统计作业、数据分析、论文等。鼓励学习者不断探索其他统计方法，如回归分析、中介调节等高级统计技术。
加油吧，打工人！希望本文能对你有所帮助，如有任何问题或需要进一步的解释，请随时联系。