徐芳
怎样使用结构方程模型(SEM)技术+AMOS软件来写量化研究论文?
2022-8-29 16:12
阅读:6480

      我自己是SEM技术+AMOS软件使用的受益者,近五年使用这种技术发表的SSCI论文有4-5篇,其中代表性的论文如下:

Xu, F. & Du, J. T.(2018). Factors influencing users’ satisfaction and loyalty to digital libraries in Chinese universities. Computers in Human Behavior (CHB),83, 64-72. [IF: 8.957; SSCI; JCR Q1 top Q journal].

      怎样使用结构方程模型(SEM)技术+AMOS软件来写量化研究论文?这应该是很多听说过SEM数据分析技术,很想学习,但又不知道怎么开始的朋友会困扰的问题?为了帮助想学习结构方程模型技术的朋友,我在自己的微信公众号(见文后二维码)上发表了图文版和视频版的学习微课程,还建立了一个结构方程模型与SSCI论文写作交流的微信群(由于群人数超过200人了,有兴趣的朋友请加我个人微信,我邀请大家入群),欢迎感兴趣的朋友关注和加入。


一、 结构方程模型概述

    结构方程模型是应用线性方程表示观测变量与潜变量之间,以及潜在变量之间关系的一种多元统计方法,其实质是一种广义的一般线性模型。

 

    简单而言,与传统的回归分析不同,结构方程分析能同时处理多个因变量,并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同,在结构方程模型中,可以通过提出一个特定的因子结构,并检验它是否吻合数据。

通过结构方程多组分析,我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变,各因子的均值是否有显著差异。


     SEM的本质是分析两个变量的协方差。方差(Variance)估计一个变量中个体分布偏离其平均值的情况。

image.png


     协方差(Covariance)就是两个变量协同情况下的偏离情况,两个变量的变化规律越协同一致,则其协方差的数值越大。


    image.png

  SEM的优点

(1)SEM软件(如:AMOS)同时提供总体模型检验和独立参数估计检验;

(2)回归系数,均值和方差同时被比较,即使多个组间交叉;

(3)验证性因子分析模型能净化误差,使得潜变量间的关联估计较少地被测量误差污染;

(4)拟合非标准模型的能力,包括灵活处理追踪数据,带自相关误差结构的数据集(时间序列分析),和带非正态分布变量和缺失数据的数据集。

   

二、结构方程模型(SEM)的基本术语

1. 变量

观测变量(Manifest indicators/Observable indicators):能够观测到的变量(路径图中以长方形表示)

潜在变量(Latent variables/Constructs):难以直接观测到的抽象概念,由测量变量推估出来的变量(路径图中以椭圆形表示)

内生变量(Endogenous):模型总会受到任何一个其他变量影响的变量(因变量;路径图会受到任何一个其他变量以单箭头指涉的变量

外生变量(Exogenous):模型中不受任何其他变量影响但影响其他变量的变量(自变量;路径图中会指向任何一个其他变量,但不受任何变量以单箭头指涉的变量)

中介变量(Mediator):当内生变量同时做因变量和自变量时,表示该变量不仅被其他变量影响,还可能对其他变量产生影响。

2. 路径图

(1)含义:路径分析是最有用的一个工具,用图形形式表示变量之间的各种线性关系,包括直接的和间接的关系。

(2)常用记号:

①矩形框表示观测变量

②圆或椭圆表示潜在变量

③小的圆或椭圆,或无任何框,表示方程或测量的误差

单向箭头指向指标或观测变量,表示测量误差

单向箭头指向因子或潜在变量,表示内生变量未能被外生潜在变量解释的部分,是方程的误差

④单向箭头连接的两个变量表示假定有因果关系,箭头由原因(外生)变量指向结果(内生)变量

⑤两个变量之间连线的两端都有箭头,表示它们之间互为因果

⑥弧形双箭头表示假定两个变量之间没有结构关系,但有相关关系

⑦变量之间没有任何连接线,表示假定它们之间没有 直接联系


三、使用SEM数据分析技术+AMOS软件撰写学术论文

     自20世纪70年代以来,结构方程模型多元统计方法提出以来,出现了LISREL、AMOS等结构方程模型分析的软件,这使得该数据分析技术得到了较为广泛的应用。但是,作为一种高阶的统计方法,尽管有成熟的软件的支持,其使用对于科研人员(特别是科研新手)来说,存在一定的难度。

     在使用SEM数据分析技术+AMOS软件撰写学术论文的时候,还需要借助一些小程序和其他软件来计算AVE值和CR值等,对于科研新手来说不是太友好。

     为此,我开通了一个微信公众号(见最后),以下是公众号前期整理的一些资料(由于有些操作视频大于200M没法转移到博客上,感兴趣的读者可以关注公众号)。

     AMOS软件SEM数据分析结果的解读请阅读《图林小子的非正经学术+AMOS操作入门和数据解读(视频版)》和《零基础量化研究科研训练微课程 第十九讲 AMOS软件入门和分析结果解读(图文版)》。

      AVE、CR、克朗巴哈Alpha系数的计算请阅读《零基础量化研究科研训练微课程 第十八讲 结构方程模型测量模型中AVE和CR值计算操作(图文版)》

和《图林小子+结构方程模型测量模型中AVE和CR值计算操作(视频版)》。

      SRMR指标值的计算请阅读《图林小子的非正经学术+SRMR的计算(视频版) 》+《图林小子的非正经学术+AMOS软件SRMR的计算(图文版)》。

     下期跟大家推荐结构方程模型学习的教材。

参考文献:

[1] 吴明隆.结构方程模型——AMOS的操作与应用[M](第2版).重庆:重庆大学,2010.

[2] 网络资料。


附录:

       本人同名微信公众号的二维码:

qrcode_for_gh_0f165718b382_430.jpg

         刚发现群成员已经超过200,只能邀请加入,感兴趣的朋友,可以加我的微信,我邀请大家入群,群里会不定期分享一些学习资料。

         Xu.jpg

转载本文请联系原作者获取授权,同时请注明本文来自徐芳科学网博客。

链接地址:https://wap.sciencenet.cn/blog-3530069-1353152.html?mobile=1

收藏

分享到:

当前推荐数:5
推荐到博客首页
网友评论0 条评论
确定删除指定的回复吗?
确定删除本博文吗?