《结构方程模型进阶》PPT课件.ppt

結構方程模型進階結構方程模型進階張偉豪張偉豪SPSSSPSS宏德國際軟體諮詢資深顧問宏德國際軟體諮詢資深顧問成大企管博士候選人成大企管博士候選人勞委會職訓局專任講師勞委會職訓局專任講師南部希望園區顧問南部希望園區顧問大綱大綱SEMSEM概念概念SEMSEM參數估計原則參數估計原則SEMSEM十誡十誡SEMSEM注意事項注意事項結構模式與測量模式結構模式與測量模式分析資料的多元常態及例外值檢核分析資料的多元常態及例外值檢核(Bollen- Stine (Bollen- Stine 檢定檢定) )BootstrapBootstrap應用應用共線性的判定共線性的判定結構模式的二階段準則結構模式的二階段準則參數的解讀參數的解讀大綱大綱何謂信度與效度？何謂信度與效度？信、效度的種類信、效度的種類問卷信度評估問卷信度評估Cronbachs (Cronbachs (標準化與非標準化係數的區別標準化與非標準化係數的區別) )組內相關係數組內相關係數 (Intraclass correlation coefficient, ICC)(Intraclass correlation coefficient, ICC)組成信度組成信度 (Composite Reliability, CR) (Composite Reliability, CR)平均變異數萃取量平均變異數萃取量 (Average Variance Extracted, AVE) (Average Variance Extracted, AVE)問卷效度評估問卷效度評估收斂收斂 (convergence) (convergence)效度、區別效度、區別 (discriminant) (discriminant)效度效度交叉效度交叉效度 (cross validity) (cross validity)文獻文獻1.Anderson J.C. and Gerbing D.W. (1988), Structural Equation Modeling in practice: a Review and Reccomended Two-Step Approach, Psychological Bulletin, 103, 3. 2.Bollen, K.A. (1989). Structural equations with latent variables. New York: Wiley. 3.Chin, W.W., “Issues And Opinion on Structural Equation Modeling”, MIS Quarterly, Vol.22(1), pp.7-16,1998.4.Diamantopoulos, Adamantios and Judy A. Siguaw (2000), Introducing LISREL: A Guide for the Uninitiated. London: Sage Publications.5.Fornell and Larcker (1981), “Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error,” Journal of Marketing Research, 18 (February), 39-50. 6.McGraw, K. O., & Wong, S. P. (1996). Forming inferences about some intraclass correlation coefficients. Psychological Methods, 1(1), 30-46.7.Kline Rex B. (2005). Principles and Practice of Structural Equation Modeling (2. nd. ed.). New York: Guilford Press. 8.Torkzadeh, Koufteros,& Pflughoeft (2003) Confirmatory analysis of computer self-efficacy. Structural Equation Modeling, 10(2): 263-275.1. 1.所有外生變數的變異數均是模型的參數所有外生變數的變異數均是模型的參數2. 2.所有自變數之間的共變異數都是模型的所有自變數之間的共變異數都是模型的參數參數。

3. 3.所有潛在變數與觀察變數之間的因素負所有潛在變數與觀察變數之間的因素負荷量均是模型的參數荷量均是模型的參數4. 4.所有的觀察變數或潛在變數之間的迴歸所有的觀察變數或潛在變數之間的迴歸係數都是模型的參數係數都是模型的參數5. 5.應變數之間與自變數與應變數之間的共應變數之間與自變數與應變數之間的共變異數都變異數都不是不是模型的參數模型的參數6. 6.模型中的每一個潛在變數模型中的每一個潛在變數，必須給定一必須給定一個適當的潛在量尺個適當的潛在量尺SEMSEM參數設定原則參數設定原則(Raykov & Marcoulides,2006)(Raykov & Marcoulides,2006)所有外生變數的變異數均是模型的參數所有外生變數的變異數均是模型的參數所有自變數之間的共變異數都是所有自變數之間的共變異數都是模型的參數模型的參數所有潛在變數與觀察變數之間的所有潛在變數與觀察變數之間的因素負荷量均是模型的參數因素負荷量均是模型的參數所有的觀察變數或潛在變數之間所有的觀察變數或潛在變數之間的迴歸係數都是模型的參數的迴歸係數都是模型的參數應變數之間與自變數與應變數之應變數之間與自變數與應變數之間的共變異數都間的共變異數都不是不是模型的參數模型的參數潛在變項與一般量測變項最大的不同在其不可潛在變項與一般量測變項最大的不同在其不可直接量測的特性直接量測的特性，因此潛在變項缺乏一個自因此潛在變項缺乏一個自然存在的尺度然存在的尺度，而必須以人為的手段設定尺度而必須以人為的手段設定尺度SEMSEM最常使用的方法是將最常使用的方法是將外生潛在變項外生潛在變項變異變異數設為數設為1; 1;或將潛在變項其中的一個或將潛在變項其中的一個測量變項與測量變項與潛在變項潛在變項的因素負荷量設為的因素負荷量設為1 1。

兩種方法結果一樣，若兩種方法結果一樣，若目的為理論驗證，採第二目的為理論驗證，採第二種方法較為適宜種方法較為適宜SEMSEM參數設定原則參數設定原則- -第第6 6原則探原則探討討D Dx1x2滿意度滿意度滿意度滿意度y1y2e ee e3 3L L1e e4 4e eL L21L L4WW1忠誠度忠誠度忠誠度忠誠度標準化設定標準化設定未標準化設定未標準化設定結構方程模型估計十誡結構方程模型估計十誡(Grimm & Yarnold, 2006)(Grimm & Yarnold, 2006)第十誡第十誡SEMSEM不要用於小樣本不要用於小樣本 (100 (100個以下個以下) )第九誡第九誡當利用共變異數矩陣分析時，要根據變數尺當利用共變異數矩陣分析時，要根據變數尺度選擇正確的矩陣度選擇正確的矩陣如變數均為連續尺度，則可用一般的共變異如變數均為連續尺度，則可用一般的共變異數矩陣；若為連續與類別尺度混合，則採用數矩陣；若為連續與類別尺度混合，則採用polychoric matrixpolychoric matrix；若為連續與順序尺度混合，；若為連續與順序尺度混合，則採用則採用polyseries matrixpolyseries matrix。

結構方程模型估計十誡結構方程模型估計十誡(Grimm & Yarnold, 2006)(Grimm & Yarnold, 2006)第八誡第八誡模式選擇要以配適度良好，精簡模型為主模式選擇要以配適度良好，精簡模型為主第七誡第七誡資料分析需符合多元常態，因此所有變數要資料分析需符合多元常態，因此所有變數要符合常態分配，亦即變數不可以是二分變數符合常態分配，亦即變數不可以是二分變數第六誡第六誡要使用多個配適指標做為模型評估是否配適要使用多個配適指標做為模型評估是否配適良好的依據良好的依據結構方程模型估計十誡結構方程模型估計十誡(Grimm & Yarnold, 2006)(Grimm & Yarnold, 2006)第五誡第五誡模式估計除了要考慮統計證據外，也要把理模式估計除了要考慮統計證據外，也要把理論依據及實務上的考量考慮進來，論依據及實務上的考量考慮進來，第四誡第四誡測量模式要優先考量於結構模式測量模式要優先考量於結構模式第三誡第三誡考慮多個可能的競爭模型考慮多個可能的競爭模型結構方程模型估計十誡結構方程模型估計十誡(Grimm & Yarnold, 2006)(Grimm & Yarnold, 2006)第二誡第二誡有關於模式搜索，需要大樣本執行，分析時有關於模式搜索，需要大樣本執行，分析時最好有一個獨立的比較樣本。

最好有一個獨立的比較樣本第一誡第一誡絕對不要宣稱本估計模型是最佳模型絕對不要宣稱本估計模型是最佳模型SEMSEM的注意事項的注意事項(Chin, 1998)(Chin, 1998)Capitalization on ChanceCapitalization on Chance根據修正指標的指示，在沒有任何理論依據根據修正指標的指示，在沒有任何理論依據下任意連結下任意連結利用探索式因素分析的結果放入驗證式因素利用探索式因素分析的結果放入驗證式因素分析下進行探討分析下進行探討SEMSEM的假設為的假設為 S-()=0 S-()=0，不需要每一條，不需要每一條路徑去做假設，但結果需探討每一條的路徑去做假設，但結果需探討每一條的關係並說明關係並說明SEMSEM的注意事項的注意事項(Chin, 1998)(Chin, 1998)所有的所有的SEMSEM分析均是反映型分析均是反映型(reflective)(reflective)指指標，不是形成型標，不是形成型(formative)(formative)指標二階因素分析的存在，需先證明一階構二階因素分析的存在，需先證明一階構面據有收斂效度，二階因素分析時，對面據有收斂效度，二階因素分析時，對每一個一階因素的每一個一階因素的loadingsloadings也要達以上。

也要達以上SEMSEM的注意事項的注意事項(Grimm & Yarnold, 2006)(Grimm & Yarnold, 2006)傳統的分析方法如傳統的分析方法如ANOVAANOVA，多元迴歸均，多元迴歸均假設變數本身的信度為假設變數本身的信度為1 1；SEMSEM將測量誤將測量誤差納入分析是一大特色因此，兩個結差納入分析是一大特色因此，兩個結果沒有比較的意義果沒有比較的意義SEMSEM的分析的結果不可以拿來做的分析的結果不可以拿來做“因果關係因果關係”的推論結構模式與測量模式結構模式與測量模式分析資料的多元常態及例外值檢核分析資料的多元常態及例外值檢核(Bollen- Stine (Bollen- Stine 檢定檢定) )BootstrapBootstrap應用應用共線性的判定共線性的判定結構模式的二階段準則結構模式的二階段準則參數的解讀參數的解讀結構模式與測量模式結構模式與測量模式- -多元常態及極端值檢核多元常態及極端值檢核ViewView Analysis Properties Analysis Properties多元常態檢定多元常態檢定顯示為多元非常態極端值檢定極端值檢定P2小於.001即為極端值,應予刪除,一次一個Bollen - Stine Bollen - Stine 檢定檢定 (1993) (1993)當輸入資料呈現非常態時，可採用當輸入資料呈現非常態時，可採用Bollen-Bollen-StineStine校正校正p-。