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如何去理解和使用结构方程模型?

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2022/02/25 10:55发布
李心怡
中国人民大学
学生
我刚刚分享文章,欢迎留言探讨——如何去理解和使用结构方程模型?
你是否苦于传统回归没有考虑潜变量的误差,甚至默认量表里每一道题项是同等重要的?你是否苦于不知如何进行假设检验,不知如何测量多元关系,准确估计复杂模型?
今天,我们就要给大家介绍一种可以测量多元关系,同时估计多个回归方程式的统计方法——结构方程模型!

01

结构方程模型是什么

 

结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中既包含有可观测的显在变量,也可能包含无法直接观测的潜在变量。
结构方程模型可以替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法,清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系。

02

结构方程模型的优势

 

第一,它可以立体、多层次地展现驱动力分析。这种多层次的因果关系更加符合真实的人类思维形式,而这是传统回归分析无法做到的。SEM根据不同属性的抽象程度将属性分成多层进行分析。
第二,SEM分析可以将无法直接测量的属性纳入分析。比方说消费者忠诚度。这样就可以将数据分析的范围加大,尤其适合一些比较抽象的归纳性的属性。
第三,SEM分析可以将各属性之间的因果关系量化,使它们能在同一个层面进行对比,同时也可以使用同一个模型对各细分市场或各竞争对手进行比较。
 

03

结构方程模型的基本概念

 

结构方程模型可以分成三部分:测量模型、结构模型、以及由测量模型和结构模型共同构成的全模型。
● 测量模型
 
在社会科学研究领域,有很多概念是无法直接测量和观测的,例如人们的焦虑、态度、动机、工作压力、满意度等等,它们都是抽象的概念。
一般来说,每个潜在变量对应的观察变量数目至少要两个(想想如果只有一个,那就可以直接测量了)。潜在变量是两个以上测量变量的综合反应,反过来,潜在变量也能够在一定程度上解释测量变量的数值高低变化。
需要注意,这里不是完全解释,是一定程度的解释,也就意味着还存在不能解释的残差。由潜在变量和测量变量组成的解释模型就称为测量模型。
● 结构模型
 
结构模型研究的是变量(包括潜在变量和测量变量)之间的线性回归方程,变量之间的关系交错,线性回归方程数目众多。

04

结构方程模型的样本量

 

关于结构方程的样本量目前没有精确答案,只有学者的通常做法。我们可以以上面介绍的结构方程模型的原理为切入点,到底样本量多大才合适?
结构方程模型效果的判断是通过实际和拟合的方差协方差矩阵(或相关系数矩阵,两者可以互推)的对比得出来的。从相关角度来看,样本量越大,相关关系越符合实际;从对比角度来看,样本量越大,卡方检验的结果为显著(小于0.05)就越容易;因此,样本量的选择是一个互相平衡的问题,没有定论。
一般认为依据样本和题项的比值N/K来确定样本量,N/K最好大于10,至少大于5。因此,量表的题项越多,需要的样本量就越多。
李心怡
中国人民大学
学生
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