1、l一、为何要用结构方程模型？一、为何要用结构方程模型？l二、模型原理简介二、模型原理简介l三、模型建模三、模型建模l四、例子：员工流失动因模型四、例子：员工流失动因模型l很多社会、心理研究中所涉及到的变量，都不能很多社会、心理研究中所涉及到的变量，都不能准确、直接地测量，这种变量称为准确、直接地测量，这种变量称为潜变量潜变量，如工，如工作自主权、工作满意度等。作自主权、工作满意度等。l这时，只能退而求其次，用一些外显指标，去间这时，只能退而求其次，用一些外显指标，去间接测量这些潜变量。如用工作方式选择、工作目接测量这些潜变量。如用工作方式选择、工作目标调整作为工作自主权（潜变量）的指标，以目标
2、调整作为工作自主权（潜变量）的指标，以目前工作满意度、工作兴趣、工作乐趣、工作厌恶前工作满意度、工作兴趣、工作乐趣、工作厌恶程度（外显指标）作为工作满意度的指标。程度（外显指标）作为工作满意度的指标。l传统的统计分析方法不能妥善处理这些潜变量，传统的统计分析方法不能妥善处理这些潜变量，而结构方程模型则能同时处理潜变量及其指标。而结构方程模型则能同时处理潜变量及其指标。一个回归分析和结构方程比较的例子：一个回归分析和结构方程比较的例子：l假如有五道题目来测量外向型性格，还有四道题假如有五道题目来测量外向型性格，还有四道题目来测量自信。研究自信与外向型性格的关系。目来测量自信。研究自信与外向型性格
3、的关系。假如是你，你将怎样来进行研究？假如是你，你将怎样来进行研究？l回归分析的做法：先分别计算外向题目的总分（回归分析的做法：先分别计算外向题目的总分（或平均分）和自信题目的总分（或平均分），在或平均分）和自信题目的总分（或平均分），在计算两个总分的相关。计算两个总分的相关。l这样的计算所得的两个潜变量（性格与自信）的这样的计算所得的两个潜变量（性格与自信）的关系，恰当吗？关系，恰当吗？l1 1）无法处理因变量（）无法处理因变量（Y Y）多于一个的情况；）多于一个的情况；l2 2）无法处理自变量（）无法处理自变量（X X）之间的多重共线性；）之间的多重共线性；l3 3）无法对一些不可直接测量
4、的变量进行处理，主）无法对一些不可直接测量的变量进行处理，主要是一些主观性较强的变量进行测量。如幸福感要是一些主观性较强的变量进行测量。如幸福感、组织认同感、学习能力等；、组织认同感、学习能力等；l4 4）没有考虑变量（自变量、因变量）的测量误差）没有考虑变量（自变量、因变量）的测量误差，以及测量误差之间的关系，以及测量误差之间的关系22110 xbxbbyl针对针对1 1）：路径分析（）：路径分析（Path AnalysisPath Analysis）l缺点缺点：分开考察不同的因变量，无法考察因变量之间：分开考察不同的因变量，无法考察因变量之间的关系且缺少整体的视角的关系且缺少整体的视角 l
5、针对针对2 2）：偏最小二乘法（）：偏最小二乘法（PLSPLS）l缺点：缺点：相关理论尚不完善，解释力较弱。相关理论尚不完善，解释力较弱。l王惠文，偏最小二乘法理论与应用，国防工业出版社王惠文，偏最小二乘法理论与应用，国防工业出版社l针对针对3 3）：指标赋予权重，进行综合评价，得出一）：指标赋予权重，进行综合评价，得出一个量化的指标个量化的指标l缺点：缺点：权重设计，需要相当的技巧，通常的方法，如权重设计，需要相当的技巧，通常的方法，如AHP,AHP,模糊综合评判等方法缺少信度与效度模糊综合评判等方法缺少信度与效度l针对针对4 4）：没有办法解决）：没有办法解决l同时处理多个因变量同时处理多
6、个因变量l容许自变量和因变量含测量容许自变量和因变量含测量 误差传统方法（如误差传统方法（如回归）假设自变量没有误差回归）假设自变量没有误差 l同时估计因子结构和因子关系同时估计因子结构和因子关系l容许更大弹性的测量模型容许更大弹性的测量模型l估计整个模型的拟合程度估计整个模型的拟合程度 用以比较不同模型用以比较不同模型 lSEMSEM包括包括: :回归分析、因子分析回归分析、因子分析( (验证性因子分析验证性因子分析、 探索性因子分析探索性因子分析) )、检验、方差分析、比、检验、方差分析、比较各组因子均值、交互作用模型、实验设计较各组因子均值、交互作用模型、实验设计 lStructural
7、Structural Equation Model Equation Model，SEMSEM lCovarianceCovariance Structure Modeling Structure Modeling，CSMCSM lL Linearinear S Structural Relationship tructural Relationship ， LISRELLISREL 从从上上述述名名称中可以看出，结构方程模型的几称中可以看出，结构方程模型的几个本质特征是：个本质特征是： 结构、协方差、线性结构、协方差、线性l简单来说，结构方程模型分简单来说，结构方程模型分为：为：l测量方程测
8、量方程（measurement measurement equationequation）测量方程描述潜变测量方程描述潜变量与指标之间的关系，如工量与指标之间的关系，如工作方式选择等指标与工作自作方式选择等指标与工作自主权的关系；主权的关系；工作自主权工作自主权工作方式选择工作方式选择工作目标调整工作目标调整工作满意度工作满意度目前工作满意度目前工作满意度工作兴趣工作兴趣工作乐趣工作乐趣工作厌恶程度工作厌恶程度l简单来说，结构方程模型分简单来说，结构方程模型分为：为：l测量方程测量方程（measurement measurement equationequation）测量方程描述潜变测量方程描
9、述潜变量与指标之间的关系，如工量与指标之间的关系，如工作方式选择等指标与工作自作方式选择等指标与工作自主权的关系；主权的关系；l结构方程结构方程（structural structural equationequation），描述潜变量之间的），描述潜变量之间的关系，关系，如工作自主权与工作如工作自主权与工作满意度的关系。满意度的关系。工作自主权工作自主权工作满意度工作满意度l对于指标与潜变量（例如两个工作自主权指标与工作自主权）间的关系，通常对于指标与潜变量（例如两个工作自主权指标与工作自主权）间的关系，通常写为以下测量方程：写为以下测量方程：l其中：其中：x x外源指标（如两个工作自主权指
10、标）组成的向量；外源指标（如两个工作自主权指标）组成的向量；l y y内生指标（如四个工作满意度指标）组成的向量；内生指标（如四个工作满意度指标）组成的向量；l 外源潜变量（如工作自主权等）组成的向量；外源潜变量（如工作自主权等）组成的向量；l 内生潜变量（如工作满意度等）组成的向量；内生潜变量（如工作满意度等）组成的向量；l 外源指标与外源变量之间的关系（如两个工作自主权指标与工作外源指标与外源变量之间的关系（如两个工作自主权指标与工作自主权的关系），是外源指标在外源潜变量上的因子负荷矩阵；自主权的关系），是外源指标在外源潜变量上的因子负荷矩阵；l 内生指标与内生变量之间的关系（如四个工作满
11、意度指标与工作内生指标与内生变量之间的关系（如四个工作满意度指标与工作满意度的关系），是内生指标在内生潜变量上的因子负荷矩阵；满意度的关系），是内生指标在内生潜变量上的因子负荷矩阵；yxyxxyl对于潜变量间（如工作自主权与工作满意度）的对于潜变量间（如工作自主权与工作满意度）的关系，通常写成如下结构方程：关系，通常写成如下结构方程：l其中：其中：B B内生潜变量间的关系（如其它内生潜内生潜变量间的关系（如其它内生潜变量与工作满意度的关系）；变量与工作满意度的关系）；l 外源潜变量对内生潜变量的影响（如外源潜变量对内生潜变量的影响（如工作自主权对工作满意度的影响）；工作自主权对工作满意度的影响
12、）；l 结构方程的残差项，反映了在方程中结构方程的残差项，反映了在方程中未能被解释的部分。未能被解释的部分。 B潜变量间的关系，即结构模型，是研究的兴趣重点，潜变量间的关系，即结构模型，是研究的兴趣重点，所以整个分析也称结构方程模型。所以整个分析也称结构方程模型。 l（1 1）模型建构（）模型建构（model specificationmodel specification）l（2 2）模型拟合（）模型拟合（model fittingmodel fitting）l（3 3）模型评价（）模型评价（model assessmentmodel assessment）l（4 4）模型修正（）模型修正（
13、model modificationmodel modification）l一、观测变量（即指标，通常是题目）与潜一、观测变量（即指标，通常是题目）与潜变量（即因子，通常是概念）的关系；变量（即因子，通常是概念）的关系；l二、各潜变量间的相互关系（指定那些因子二、各潜变量间的相互关系（指定那些因子间相关或直接效应）；间相关或直接效应）；u例子：员工工作满意度的测量例子：员工工作满意度的测量l理论假设，概念模型的提出：理论假设，概念模型的提出：uLockeLocke（19761976）研究指出，有多种因素影响到工作满意度，下列几个因素最）研究指出，有多种因素影响到工作满意度，下列几个因素最为重要
14、：为重要：u（1 1）对工作本身的满意度。包括工作内容的奖励价值、多样性、学习机会）对工作本身的满意度。包括工作内容的奖励价值、多样性、学习机会、困难性以及对工作的控制等。因此，假设：、困难性以及对工作的控制等。因此，假设：u假设假设1 1：工作自主权越高，工作满意度越高。工作自主权是指员工可以运用：工作自主权越高，工作满意度越高。工作自主权是指员工可以运用相关工作权利的程度。有较高工作自主权的员工，将具有较高的工作满意相关工作权利的程度。有较高工作自主权的员工，将具有较高的工作满意度。度。u假设假设2 2：工作负荷越高，工作满意度越低。工作负荷是指工作职责不能被实：工作负荷越高，工作满意度越
15、低。工作负荷是指工作职责不能被实现的程度。工作压力会使员工处于有害身心健康的状况中，有碍于员工对现的程度。工作压力会使员工处于有害身心健康的状况中，有碍于员工对工作的积极态度（工作的积极态度（House,1980House,1980），工作压力会降低工作满意度。），工作压力会降低工作满意度。u假设假设3 3：工作单调性越高，工作满意度越低。工作单调性是指个体的工作被：工作单调性越高，工作满意度越低。工作单调性是指个体的工作被重复的程度。如煤炭采掘一线的职工工作单调性比较高，而机关科室的单重复的程度。如煤炭采掘一线的职工工作单调性比较高，而机关科室的单调性就比较低。调性就比较低。u概念模型：概念
16、模型：工作满意度工作满意度目前工作满意度目前工作满意度工作兴趣工作兴趣工作乐趣工作乐趣工作厌恶程度工作厌恶程度工作自主权工作自主权工作方式选择工作方式选择工作目标调整工作目标调整工作负荷工作负荷工作单调性工作单调性任务完成时间充裕度任务完成时间充裕度工作负荷轻重工作负荷轻重工作节奏快慢工作节奏快慢工作内容丰富程度工作内容丰富程度工作多样性程度工作多样性程度xyl模型参数的估计模型参数的估计u模型计算（lisrel 软件编程）表表1 标准化路径系数（标准化路径系数（N=351）变量变量间关系工作满意度标准化路径系数t检验值工作自主权110.2062.562工作负荷 31-0.212-1.575工
17、作单调性 21-0.378-2.857-2.857注：t检验值1.96表示通过显著性检验，且在0.05的显著水平下l结构方程的解是否恰当，（相关系数应在结构方程的解是否恰当，（相关系数应在+1+1和和-1-1之间）；之间）；变量变量间关系工作满意度标准化路径系数t检验值工作自主权110.2062.562工作负荷 31-0.212-1.575工作单调性 21-0.378-2.857-2.857（ -1 ，+1 ）l参数与预计模型的关系是否合理，（与模型参数与预计模型的关系是否合理，（与模型假设相符）；假设相符）；假设假设1：工作自主权越高，工作满意度越高。：工作自主权越高，工作满意度越高。假设假
18、设2：工作负荷越高，工作满意度越低。：工作负荷越高，工作满意度越低。假设假设3：工作单调性越高，工作满意度越低。：工作单调性越高，工作满意度越低。+未通过t检验l检验不同类型的整体拟合指数，（各项拟合检验不同类型的整体拟合指数，（各项拟合优度指标是否达到要求）；优度指标是否达到要求）；表表2 模型拟合优度结果模型拟合优度结果指标DF2PNFINNFICFIIFIGFIAGFIRFIRMRRMSEA指标值6871386.640.00.00.9010.9370.9500.9510.8610.8170.8610.05840.04572 2/ /DF= DF= 1386.64/ 687=2.018l第
19、一个指标是卡方统计量与自由度的比值，美国第一个指标是卡方统计量与自由度的比值，美国社会统计学家卡米尼斯和马克依维尔认为，社会统计学家卡米尼斯和马克依维尔认为，卡方卡方值与自由度之比在值与自由度之比在2 2：1 1到到3 3：1 1之间是可以接受的之间是可以接受的l第二个指标是第二个指标是P P值，值，P P值要求小于值要求小于0.10.1。l规范拟合指数（规范拟合指数（NFINFI），不规范拟合指数（），不规范拟合指数（NNFINNFI），比较拟合指数（），比较拟合指数（CFICFI），增量拟合指数（），增量拟合指数（IFIIFI），拟合优度指数（，拟合优度指数（GFIGFI），调整后的拟合优
20、度指数），调整后的拟合优度指数（AGFIAGFI），相对拟合指数（），相对拟合指数（RFIRFI），均方根残差（），均方根残差（RMRRMR），近似均方根残差（），近似均方根残差（RMSEARMSEA）等指标用来）等指标用来衡量模型与数据的拟合程度。衡量模型与数据的拟合程度。l学术界普遍认为在大样本情况下：学术界普遍认为在大样本情况下： NFI NFI 、NNFI NNFI 、CFI CFI 、IFI IFI 、GFIGFI、AGFI AGFI 、RFI RFI 大于大于0.90.9，RMRRMR小于小于0.0350.035，RMSEARMSEA值小于值小于0.080.08，表明模型与数据的拟
21、合，表明模型与数据的拟合程度很好。程度很好。l依据理论或有关假设，提出一个或数个合理的先依据理论或有关假设，提出一个或数个合理的先验模型；验模型；l检查潜变量（因子）与指标（题目）间的关系，检查潜变量（因子）与指标（题目）间的关系，建立测量模型，有时可能增删或重组题目；建立测量模型，有时可能增删或重组题目；l对每一个模型，检查标准误、对每一个模型，检查标准误、t t值、标准化残差、值、标准化残差、修正指数、及各种拟合指数，据此修改模型并重修正指数、及各种拟合指数，据此修改模型并重复这一步；复这一步；l最好用另外一个样本进行检验；最好用另外一个样本进行检验；1717个题目个题目: :学习态度及取
22、向学习态度及取向 A A、B B、C C、D D、E E4 4、4 4、3 3、3 3、3 3题题 350350个学生个学生 Modification Indices for LAMBDA-XModification Indices for LAMBDA-X 修正指数修正指数 KSI 1 KSI 2 KSI 3 KSI 4 KSI 5KSI 1 KSI 2 KSI 3 KSI 4 KSI 5 - - - - - - - - - - VAR 1 - - 0.06 0.66 0.09 2.53 VAR 1 - - 0.06 0.66 0.09 2.53 VAR 2 - - 0.38 0.53 0.
23、23 0.11 VAR 2 - - 0.38 0.53 0.23 0.11 VAR 3 - - 0.72 0.01 0.03 1.49 VAR 3 - - 0.72 0.01 0.03 1.49 VAR 4 - - 0.00 0.03 0.01 0.03 VAR 4 - - 0.00 0.03 0.01 0.03 VAR 5 7.73 - - 9.62 9.23 1.50 VAR 5 7.73 - - 9.62 9.23 1.50 VAR 6 0.01 - - 3.29 1.07 1.50 VAR 6 0.01 - - 3.29 1.07 1.50 VAR 7 0.12 - - 0.25 0.
24、12 2.26 VAR 7 0.12 - - 0.25 0.12 2.26 VAR 8 VAR 8 41.35 41.35 - - 3.66 22.02 4.78 - - 3.66 22.02 4.78 VAR 9 0.40 0.02 - - 2.19 0.22 VAR 9 0.40 0.02 - - 2.19 0.22 VAR 10 0.03 0.10 - - 0.30 0.22 VAR 10 0.03 0.10 - - 0.30 0.22Maximum Modification Index is 41.35 for Element ( 8,1)LXMaximum Modification
25、Index is 41.35 for Element ( 8,1)LX修正指数修正指数: :该参数由固定改为自由估计，该参数由固定改为自由估计， 会减少的数值会减少的数值2lQ4Q4在在A A的负荷很小的负荷很小 (LX = 0.05)(LX = 0.05)，但在其他因子的，但在其他因子的修正指数（修正指数（MIMI）也不高）也不高l不从属，也不归属其他因子不从属，也不归属其他因子lQ8Q8在在B B的负荷不高（的负荷不高（0.280.28），但在），但在A A的的MIMI是是41.441.4，可能归属可能归属A Al因子间相关很高因子间相关很高 (0.40 (0.40 至至 0.54)0.5
26、4)l模型拟合相当好：模型拟合相当好： (109) =194.57(109) =194.57，RMSEARMSEA0.046, NNFI = 0.94. CFI= 0.950.046, NNFI = 0.94. CFI= 0.95。 l仔细检查题目内容后，删去仔细检查题目内容后，删去Q4, Q8Q4, Q8归入归入A A2lQ8Q8归属归属A A，因子负荷很高（，因子负荷很高（0.490.49），），l (94) = 149.51(94) = 149.51，RMSEARMSEA0.0400.040，lNNFINNFI0.960.96，CFI = 0.97CFI = 0.97。虽然没有嵌套关系，
27、。虽然没有嵌套关系，l模型模型Mb Mb 比比 Ma Ma 好好l试让试让Q8Q8同时从属同时从属A A和和B?B?2l (93)= 148.61, RMSEA (93)= 148.61, RMSEA.040 .040 NNFI = 0.96, CFI = 0.97 NNFI = 0.96, CFI = 0.97。lQ8Q8在在A A负荷为负荷为 0.540.54，在，在B B负荷为负荷为 -0.08-0.08l因为概念上因为概念上Q8Q8应与应与B B成正相关，故不合理。成正相关，故不合理。而且这负荷相对低，所以我们选择而且这负荷相对低，所以我们选择MbMb2修正前后模型的拟合指数比较修正前后模型的拟合指数比较_模型模型 df RMSEA NNFI CFI 注注_MaMa 109 109 195 0.046 0.94 0.95 195 0.046 0.94 0.95 原模型原模型MbMb 94 150 0.040 94 150 0.040 0.96 0.97 0.96 0.97 删删Q4,Q8-AQ4,Q8-AMcMc 93 149 0.040 93 149 0.040 0.96 0.97 0.96 0.97 删删Q4,Q8-A,BQ4,Q8-A,B_2
