你自己根据自己的的数据情况看吧,对于你提到的指标,我相信90%的文献都说是0.9以上为标准的,这个经验值还是很可信的,如果你不是正在写论文,那完全可以接受这个结果,如果你一定想要结果好,那就要么好好处理处理数据,重新做一下结构方程的分析,要么就找到相关的文献支持,以表明你用0.9以下的指标数值是合理的
如果是论文答辩或者发论文,只是0.8过一些那很可能要被答辩老师或者审稿人质疑的,接近0.9应该还勉强可以
SEM就是输入相关矩阵或协方差矩阵,结合1个或多个构想的可能模型,统计软件(如Mplus、Lisrel)帮你算出拟合指数,输出各路径参数、拟合指数等,可以用于修正和比较模型。想了解SEM推荐侯杰泰老师的《结构方程模型及其应用》(现在不再版,只有影印版) 。CFA也是SEM(结构方程模型)的一种,但不是完整SEM;路径分析也是SEM的一个特例,但前者是对显变量,后者对潜变量。实际上SEM是很多统计方法(如t检验、方差分析、回归分析等)的特例,而SEM具有更准确的误差估计和信度指标。因为CFA可以检验量表结构,所以往往先做CFA,如果拟合不好,说明量表信效度不高,就难以做之后的分析。中介和调节检验有不同的方法,可以基于SEM对潜变量做分析,也可以化潜为显做层次回归(用SPSS)。要了解中介和调节,推荐温忠麟老师的文章,比如05年发在《心理学报》上的《调节效应与中介效应的比较和应用》,温忠麟老师的书《调节效应与中介效应分析》。看到你的标签里有“家庭关系”,你是做发展教育方向的吧!你所说的这些:SEM、中介调节都是统计前沿,发展教育也用得很多,但建议先多阅读文章和书,了解了原理再使用。本篇内容包括Mplus SEM基础模型, 含(连续及类别数据)EFA/CFA及不同CFA模型的比较,测验等值检验, 不同数据类型潜变量之中介(Bootstrap), 调节, 调节的中介,及简单效应分析及做图。有人留言询问基础模型,所以一次性把主要的基础模型介绍完了哈哈……如果有人还问你Mplus基础模型咋搞,请把这篇文章甩给ta……目录
1 CFA
1.1 CFA 基本语句
1.1.1语句解读
1.1.2 Mplus语句一些常用符号
1.1.3模型拟合指数说明
1.2 CFA MpLUS 示例及结果解读
1.3 备择模型及CFA模型比较
1.4 类别变量CFA
1.5 Subgroup CFA Test invariance
1.5.1 Measurement invariance (MI)介绍
1.5.2 性别作为subgroup MI 示例
# EFA探索性因子分析
#.1 连续变量的EFA
#.2 类别变量的EFA
2 中介模型的检验
2.1 中介模型
2.2 Bootstrap
1.3 use model constraint 设定中介模型
2.5 调节的中介
3 调节模型检验
3.1 潜变量调节模型
3.2 简单效应分析及交互作用图
4 如何报告数据结果
5 代码获取方法
1 CFA
Testing ameasurement model via CFA is always the first step in fitting a structural equationmodel (SEM).
1.1 CFA基本语句
1.1.1语句解读
Title: 可以任意给定,如three factor model
TITLE: three factor model
VARIABLE:!数据文件里所有的变量名
USEVARIABLES= 所使用的变量
MISSING = ALL(-1)!界定缺失值,根据自己的设定可以是-999, -99任意
ANALYSIS:
TYPE = GENERAL
TYPE 主要有四种常见的分析类型
· GENERAL最常用的, CFA, SEM, 一般线性回归模型
· MIXTURE 用于类别变量的模型,最常用的latent class analysis
· TWOLEVEL 多水平数据,可以是连续性及类别变量
· EFA 探索性因子分析
ESTIMATOR= ML!estimation method
如果所有的因变量是连续性变量,可以使用ML (Maximum Likelihood)
如果有一个或多个因变量是类别变量categorical variable,应该使用WLSMV(a weighted least squares estimate)
ITERATIONS= 1000!运行的次数
MODEL:!界定模型
fdback BY FDBACK1 FDBACK2 FDBACK3
rolecon BY ROLECON1 ROLECON2 ROLECON3
OUTPUT:
MOD STAND
MOD modificationindices,
注:BY 是Measured by 的缩写
ON 是regressed on 的缩写
Y ON X Z表示X, Z 为自变量,Y 为因变量
WITH 是co-vary with的缩写,表示相关
XWITH是用来创建潜变量的交互作用
如: X BY X1 X2 X3
Z BY Z1 Z2 Z3
XZWITH | X WITH Z
如果要用潜变量模型求调节模型需要用到。
1.1.2 Mplus语句一些常用符号
@ 是用来set a constraint
X WITH Y@0!如果我们想要设定两个潜变量相关为0,
* 星号用来 free a fixed –by-default parameter
比如X BY X1* X2@1 X3 X4
为了模型识别,Mplus通常默认第一个条目的loading 系数为1,如果你想要改变默认设置,将第二个条目限定loading 系数为1,而第一个条目free to be estimated. 就可以用以上。
() 这个是用来命名特定系数,一般复杂模型比较有用。
Y1 ON X1 (a)
Y2 ON X2 (b)
Model constraint :a = 2*b
1.1.3模型拟合指数说明
CFI, TLI, RMSEA, AIC,BIC Kline (2010):
1.2CFA MpLUS 示例及结果解读
对应代码文件: M1.2 three factor CFA
模型说明:三个变量social support, teamwork, job satisfaction 分别有2个条目测量,验证CFA三因子模型,点击运行MpLUS会给出模型拟合指数及Loading。
根据HU &Bentler CFI TLI 0.95, 0.08 SRMR, .06RMSEA 说明模型拟合指数较好
Loading系数及变量之间的相关。
1.3 备择模型及CFA模型比较
至于如何选择不同的模型,可以参考实证研究
可以试着运行1 factor, or three, 然后根据chi-sq, df比较模型,nested 模型通常比较两个模型的卡方值(卡方值的变化值 M1 卡方-M0卡方,自由度变化值df1-df0,查卡方表是否显著).
Satorra &Bentler(2010)提出一种新的方法,Mplus官网有介绍:
来源:
https://www.statmodel.com/chidiff.shtml
我已把这个公式放在一个EXCEL里面,你只需要MpLUS 里ESTIMATOR = ML, ML修改为MLR,跑两个不同的nestedmodel (M1 M0),然后会得到相关的几个数据,输入对应的EXCEL,再去查卡方表即可。
1.4 类别变量CFA
只需要添加一行代码说明CATEGORICAL =
对应的ESTIMATOR =WLSMV
1.5 SubgroupCFA Test invariance
1.5.1Measurement invariance (MI)介绍
量表开发,或者纵向追踪数据的时候需要检验 measurement invariance (Van de Schoot,Lugtig, &Hox, 2012).
具体的相关理论方面可以阅读文献 Van de Schoot et al. 2012, 作者详细提供了step by step guide 以及Mplus syntax。
www.fss.uu.nl/mplus(), 打开链接发现作者也是UU的……然而并没有发现Mplus syntax…,但是UU学术笔记提供!
通常检验:
· factorloading, (weak invariance)
· intercepts,(strong invariance)
· andresidual variances (strict invariance)
然后根据1.3提到的模型比较方法比较不同的模型
1.5.2 性别作为subgroup MI 示例
我把三个模型的代码写在一个syntax文件里了,运行的时候只需要删掉前面注释符号!即可Model 1就是普通的CFA不需要添加任何,Model 2, 需要在数据下面添加GROUPING …analysis添加依一句 !MODEL = configural metric scalar
注意:在修改代码时候一定要在英文输入法模式!
输入!Mplus无法识别,mplus依然会运行原本需要忽略的代码,修改为英文!就会变成备注模式
MODEL 2 Stronginvariance
(对应代码文件M1.5.2 strong measurement invariance)
就会得到invariance testing, 以及模型拟合指数
ModeL3 Strict model
(M1.5.3strict measurement invariance)
Strict 模型拟合较差
# EFA探索性因子分析
#.1 连续变量的EFA
EFA比较简单,简单说下 (对应代码文件M0EFA 1-4factor)
只需要选择需要进行EFA 的变量,然后再分析方法指定EFA 然后 1和 4分别指,1-4 factor,运行就可以了
结果就会给出不同模型的比较loading,以及拟合指数
1 factor loadings
Two factors
Three factor
比较发现,two factor , 多个条目出现双载荷cross-loading,三个就更差了,综合模型比较急loading 系数选取单因子模型
#.2 类别变量的EFA
只需要制定categorical variable 即可
2 中介模型的检验
2.1 中介模型
模型说明 teamwork—social support---job satisfaction (代码文件:M2.1 mediation bootstrap)
用潜变量中介模型,每个变量有两个条目
IND: only add atest for the indirect effect
可以看出,所有的回归系数都显著;
中介也是显著
2.2 Bootstrap
以同样的模型为例:teamwork—social support---job satisfaction
在ANALYSIS: 命令下添加Bootstrap = 10000根据Hayes (2013) 一般5000次以上就可以。
相应地,在OUTPUT: CINTERVAL (bcbootstrap);在代码M2mediation mplus, 已经添加了Bootstrap,只需要删掉前面的!号即可(!在mplus表示注释说明),运行就会获得bootstrap 结果;
只需要不包含0说明结果显著。
1.3 use model constraint 设定中介模型
如果涉及多个中介时候这种方法比较好一些
2.4 结果变量为类别变量的中介模型
以性别作为结果变量,仅仅是为了演示……不然拿性别做因变量恐怕很难说得通
在用到的变量里说明类别变量,分析方法也需要用MLR, a maximum likelihood estimator withrobust standard errors using a numerical integration algorithm will be used (Muthén &Muthén, 2017).
其它把类别变量做自变量之类的,都大同小异,不再赘述。感兴趣的可以看看MpLUS USER GUIDE P.39-40
2.5 调节的中介
对应代码文件M2.5 moderated mediation
新建了交互作用WDxsocsup, 用潜变量或显变量的时候在分析方法交互作用设定都会有所不同。在前文MpLUS语句介绍里有说明 WITH 语句。
其它的结果解读略去。
这里演示的都以潜变量模型为例子,显变量模型可以参考MpLUS USER GUIDE P.37-41
3 调节模型检验
3.1 潜变量调节模型
其实已经在上面中介的调节里有说明了如何创建交互项,潜变量用 WITH 语句
工作资源需求模型的,work demand *social support, 工作资源对工作需求的buffer effect
就简单运行一个调节模型,work demand, social support, and WDxSSUP 对工作满意度的影响
Output 输出代码稍有不同:STAND CINT SAMPSTAT
对应代码文件:3.1 latent moderation
主效应显著,交互作用不显著。
3.2 简单效应分析及交互作用图
说实在在MpLUS里简单效应分析比较麻烦,做出来的原始图也比较丑……
就用显变量模型演示。
对应代码文件:M3.2 Moderation analysis withsimple slope test and plot
首先创建交互项,但是回归分析一般需要数据中心化处理,所以在准备数据的时候最好直接创建交互作用,或者也可以用Define, 然后添加交互作用到usevariables !重要
简单效应分析的第一步是首先跑一个回归模型,如果得到交互作用显著之后,根据概念模型写出对应地回归方程
Stress =b0+age+b1*wkdem + b2*support+b3*DEMxSUP
这里调节变量为sup, 简单效应分析就是调节变量在平均数加减一个标准差之三者之间slope的差异, bo b1等为非标准化的回归系数。
Social support 平均数为3.464, 标准差为0.991, 基于此可以求出,Med, high, low social support这些数据可以通过TECH1 TECH8就可以给出,注MPlus提供的是方差,需要自己计算SD,或者可以用SPSS
LOSUP= 3.464 - 0.991
MEDSUP = 3.464
HISUP = 3.464 + 0.991
然后界定三个slope,
SIMP_LO = b1 +b3*LOSUP
SIMP_MED = b1 + b3*MEDSUP
SIMP_HI = b1 + b3*HISUP
然后上面的公式经过转换,分别界定三条线low, med, high,运行得出结果
发现只有low social support 显著……然后查看具体交互作用图
……以前以为MpLUS 做出来的图丑到无边……其实是没有调整好……
4 如何报告数据结果
可参考已发表实证研究。或关注UU学术笔记,目前我们联合众多博士正在整理管理学及心理学领域Top tier journal 数据结果报告的常用句库,未来一个月内会发在公众号。另外,我们英文写作句库已经发布了引言部分及文献综述、方法部分
Academic writing: method (sentence bank)
写好英文学术论文,你只差一个句库 (Sentence Bank)
5代码获取方法
· 代码都已经在文章截图呈现,所以可以根据自己数据改编。
· 转发至朋友圈获得30个赞同;
· 转发至于300人以上心理学或管理学硕士博士群
发至邮箱uunotebook@163.com,我们会在3个工作日内发给你代码及数据
如果需要MpLUS 软件或者数据准备不清楚,请看
Mplus 7.4 软件及代码
或者如果涉及复杂模型,LCA
Latent Transition Analysis(潜在群组转变): Mplus分析详解
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欢迎关注我们一个专注于心理学及管理学领域统计方法(复杂模型Mplus及R软件的应用)及英文写作的公众号
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另如果涉及统计及代码问题,请在文章下方留言或邮寄。公众号回复48小时就无法回复了。
编辑于 2020-02-06 · 著作权归作者所有
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