结构方程模型及其应用

结构方程模型及其应用

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结构方程模型及其应用3

中国医科大学卫生统计教研室(110001)　曲　波　郭海强　任继萍　孙　高

Δ

　　结构方程模型(structuralequationmodel,SEM)是自20世纪60、70年代出现的新兴的统计分析手段,被称为近年来统计学三大进展之一〔1〕。随着医学模式向社会-心理-生理模式的转变,在医学研究领域也出现了许多社会学和心理学的指标,这些指标常常是不可直接观测的潜在变量,或者其测量结果是存在误差的,传统的线性回归等统计分析方法显得无能为力。结构方程模型弥补了传统统计方法的不足,它既可研究可观测变量,又可研究不能直接观测的变量(隐变量);它不仅能研究变量间的直接作用,还可研究变量间的间接作用,通过路径图直观地显示变量间的关系;通过结构方程模型研究者可构建出隐变量间的关系,并验证这种结构关系是否合理。目前在国内结构方程模型在医学领域的应用还不多,往往要研究健康的社会、,,,一步发展,视和应用。

基本原理

结构方程模型包括测量模型(measurementmod2

2〕

el)与结构模型(structuralequationmodel)〔。测量模型部分求出观察指标与潜变量之间的关系;结构模型部分求出潜在变量与潜在变量之间的关系。在结构方程模型中,对于所研究的问题,无法直接测量的现象记为潜变量(latentvariable)或称隐变量;可直接测量的变量记为观测变量(manifestvariable)或显变量。

①测量模型(measurementmodel)表示为:

η+ε(1)y=ΛY

ξ+δx=ΛX

(2)

　　其中β,是内源潜变量之间的关系,Г是外源潜变

量对内源潜变量的影响ζ,为残差向量,是模式内未能解释的部分。

结构方程模型假设:(1)测量方程误差项ε、δ的均值为零;(2)结构方程残差项ξ的均值为零;

(3)误差项ε、δ与因子η、ξ之间不相关ε,与δ不

相关;

(4)残差项ζ与ξ、ε、δ之间不相关。

,即模()modelfitting)、()及模型修正(model)11模型构建

利用结构方程模型分析变量的关系,根据专业知识和研究目的,构建出理论模型,然后用测得的数据去验证这个理论模型的合理性。建构模型包括指定:(1)观测变量与潜变量的关系;(2)各潜变量间的相互关系;(3)在复杂的模型中,可以限制因子负荷或因子相关系数等参数的数值或关系。

21模型拟合

结构方程模型分析中的模型拟合目标是使模型隐含的协方差矩阵即模型的“再生矩阵”与样本协方差矩阵尽可能地接近。模型拟合中的参数估计方法有许多种,每种方法有自己的优点和适用情况。常用的参数估计方法包括:不加权的最小二乘法、广义最小二乘法、极大似然法、一般加权最小二乘法、对角一般加权最小二乘法等。目前极大似然法是应用最广的参数估计方法。

31模型评价

评价一个刚建构成或修正的模型时,主要检查(1)结构方程的解是否适当,包括迭代估计是否收敛、各参数估计值是否在合理范围内;(2)参数与预设模型的关系是否合理;(3)检视多个不同类型的整体拟合指数,如:绝对拟合指数有χ2、RMSEA(rootmeansquareer2rorofapproximation,近似误差均方根)、SRMR(stan2

ξ是内源　　其中,x、y分别是外源和内源指标;η、

和外源变量;ΛY为q×n阶矩阵,是内源观测变量y在内源潜变量η上的因子载荷矩阵;ΛX为x指标与外

ε表示不能由潜变量解释的部源潜变量ξ的关系;δ、

分即测量误差。

②结构模型表示为:

η=βη+Гξ+ζ

(3)

3卫生部指定课题Δ通讯作者:孙高

结构方程模型及其应用

406 dardizedrootmeansquareresidual,标准化残差均方根)、GFI(goodnessoffitindex,拟合优度指数)、AGFI(adjustedgoodnessoffitindex,调整拟合优度指数),以及相对拟合指数NNFI(non-normedfitindex非范拟

差分析上,除非特殊条件成立,不应用在相关矩阵分析上。

(6)避免隐变量名实不符的问题;

(7)当模型与数据拟合时,说明数据并不排斥模式,不能说数据可以确认模式,也不能证明某一理论基础;

(8)用同一样本数据,以相同数目的待估参数和不

合指数)、NFI(normedfitindex,赋范拟合指数)、CFI(comparativefitindex,比较拟合指数)等,以衡量模型拟合程度。

41模型修正

模型的修正主要包括:(1)依据理论或有关假设,提出一个或数个合理的先验模型;(2)检查潜变量与指标间的关系,建立测量方程模型;(3)若模型含多个因子,可以循序渐进地,每次只检验含两个因子的模型,确立测量模型部分合理后,最后再将所有因子合并成预设的先验模型,作总体检验;(4)对每一模型,检查标

χ2及准误、标准化残差、修正指数、参数期望改变值、各种拟合指数,据此修改模型。

结构方程模型建立原则及注意事项11结构方程模型建立原则

(1)研究结论不能绝对化。虽然结构方程模型在

同的组合形式可以产生许多不同模型,而当中也有不

少模式所衍生的协方差矩阵是相同的,即同一数目参数是能够衍生多个与数据拟合度相同但结构不同的模型。这些等同模型哪一个更适合于研究问题,应按照模式表达的意义从专业角度来鉴别;

(9)SEM不能验证变量间的因果关系。同其他统计方法一样,当模型与样本拟合时,只能说该模型是可供考虑的模型,是目前为止尚未被否定的模型。只有经严格的实验设计控制其他变量的影响,才能探讨主要变量的因果效应。 …… 此处隐藏：4830字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……