sem结构方程模型数据怎么标准化

sem结构方程模型数据怎么标准化,第1张

对潜在变量(std.lv)或观察变量和潜在变量(std.all)进行标准化。sem结构方程模型数据对潜在变量(std.lv)或观察变量和潜在变量(std.all)进行标准化。SEM表示搜索引擎营销,SEM可以全面而有效地利用搜索引擎来进行网络营销和推广。

某一值的离均程度。

什么是误差线?

误差线通常用于统计或科学数据,显示潜在的误差或相对于系列中每个数据标志的不确定程度。误差线可以用标准差(平均偏差)或标准误差,一般通用的是这两个。

(1)平均值±标准差(Mean±SD):

(2)平均值±标准误(Mean±SEM):

( 北大博士教你如何添加误差线 (sohu.com) )

误差线是通常用于统计或科学数据,显示潜在的误差或相对于系列中每个数据标志的不确定程度。误差线可以用 标准差 ( 平均偏差 )或 标准误差 ,一般通用的是这两个,如果是发英文文章,在caption中加以上bars donate S.D.(标准差)or S.E.(标准误差),中文文章可以不用说明。二 两种误差区别做误差线的话,标准差(std. deviation)和标准误(std.error)都可以,两者的侧重点不一样,一般用标准差(std. deviation)。

tips:两者区别

①概念不同;标准差是离均差平方和平均后的方根,标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根;

②用途不同;标准差与均数结合估计参考值范围,计算变异系数,计算标准误等。标准误用于估计参数的可信区间,进行假设检验等;

③它们与样本含量的关系不同: 当样本含量 n 足够大时,标准差趋向稳定;而标准误随n的增大而减小,甚至趋于0 。

(来自百度)

误差线用于指明度量中的估计误差;换而言之,误差线指明值中的不确定性。

在 Spotfire 中,可以在条形图、折线图和散点图中使用误差线。如果您可以通过 TIBCO Spotfire Business Author 许可证访问编写模式,则可以添加误差线;但如果分析是在 TIBCO Spotfire Professional 中创建的,则其中的图表可能已添加了误差线。条形图和折线图可以显示垂直误差。散点图可以显示垂直误差和水平误差。下图呈现了散点图标记上可能显示的四种误差。但是,上限误差和下限误差是指基础数据。这意味着如果您在图表中使用反转刻度,或更改条形图中条形的方向,那么误差线也将分别反转或更改方向。例如,对于使用反转 Y 轴的散点图,上限垂直误差将显示在标记下方,而不是标记上方。对于具有水平条形和非反转刻度的条形图,水平上限误差将显示在条形的右侧。

您可以选择仅显示其中一个误差线,或显示任意几个误差线。

误差线的长度表明值的不确定性。例如,对于平均值,长误差线表示对其计算平均值的集中度较低,因此平均值不确定。相反,短误差线表示值的集中度高,因此平均值更加确定。

在 Spotfire 中设置误差线的不同方法有两种。对于聚合值,您可以使用某一个现有度量值,例如 标准误差 或 标准偏差 。然后将在 Spotfire 中计算误差线的长度。在以下示例中,条形图显示了一年中每个月的平均销售额。统计测量标准误差用于计算上限误差线的长度。此图中未定义任何下限误差线。

定义误差线的另一种方法是使用现有数据表列中的值。例如,如下表所示,您可能拥有已计算平均值和误差值的数据表。然后,您可以使用这些列来设置误差线。在下面的散点图中,Y 轴表示“平均值”列,上限误差和下限误差分别表示“上限误差”和“下限误差”两列。

默认情况下,误差线相对于图表中的标记位置绘制,但对于某些度量值,这可能不是您要显示的内容。在这些情况下,自定义表达式可能很有帮助。

例如,如果标记表示聚合值(例如平均销售额),您可能希望显示最大值和最小值作为误差线。但是,如果您为下限误差选择度量值“最小值”,为上限误差选择度量值“最大值”,则误差线将不会显示最小值和最大值,因为误差线相对于标记位置显示。与此相反,上限误差会显示平均值加最大值,下限误差会显示平均值减最小值。要显示绝对最小值和绝对最大值,您需要使用自定义表达式。在这种情况下,上限误差的自定义表达式应为 Max([Sales])-Avg([Sales]),下限误差的自定义表达式应为 Avg([Sales])- Min([Sales])。

( 误差线 (tibco.com)

误差线并没有严格的定义,所以你需要看作图的作者是如何定义上下限的,也许是均值的标准差,也许是整个样本的标准差,也许是1倍,也许是1.96倍。总之,它们都是某种置信区间,要小心的是它到底是谁的置信区间。

假如实验设计了重复(至少3次以上),那么统计数据肯定需要以平均值 +/- 标准误差或者标准偏差表示

使用误差线要注明种类

要注明样本数n

误差线与显著性只用在独立重复实验上,代表性的实验结果不应该包含误差线与P值,因为这相当于n=1

推断性实验的误差线最好使用标准误或置信区间,对于n为3的实验,可直接列出3次的结果,不标注误差线

95%置信区间表示有95%信心里面有总体的均值,n为3时,标准误的4倍为这个区间

n为3,两倍标准误不重复覆盖,P <0.05, 刚好覆盖,P接近0.05;n大于10,间距1倍标准误,P接近0.05,两倍就是0.01

置信范围表示误差线时,n为3,重叠一臂,P为0.05;重叠半臂,P为0.01

同一组内的重复实验,标准误与置信区间不能用来表示组内差异

科学网—简析条形图(bar plot)上的误差线 - 于淼的博文 (sciencenet.cn)

R的功能很强大,各种包很多。但就是因为包太多,造成了很大的麻烦。不可避免的,可以做结构方程模型的包也不少,例如:sem、psych、OpenMx,lavaan等。我选择了lavaan包。原因:语法简介易懂,上手快,支持非正态、连续数据,可以处理缺失值。

lavaan包是由比利时根特大学的Yves Rosseel开发的。lavaan的命名来自于 latent variable analysis,由每个单词的前两个字母组成,la-va-an——lavaan。

为什么说它简单呢? 主要是因为它的lavaan model syntax,如果你会R的回归分析,那它对你来说再简单不过了。

一、语法简介

语法一:f3~f1+f2(路径模型)

结构方程模型的路径部分可以看作是一个回归方程。而在R中,回归方程可以表示为y~ax1+bx2+c,“~”的左边的因变量,右边是自变量,“+”把多个自变量组合在一起。那么把y看作是内生潜变量,把x看作是外生潜变量,略去截距,就构成了lavaan model syntax的语法一。

语法二:f1 =~ item1 + item2 + item3(测量模型)

"=~"的左边是潜变量,右边是观测变量,整句理解为潜变量f1由观测变量item1、item2和item3表现。

语法三:item1 ~~ item1 , item1 ~~ item2

"~~"的两边相同,表示该变量的方差,不同的话表示两者的协方差

语法四:f1 ~ 1

表示截距

此外还有其它高阶的语法,详见lavaan的help文档,一般的结构方程建模分析用不到,就不再列出。

二、模型的三种表示方法

以验证性因子分析举例说明,对于如下图所示的模型:

方法一:最简化描述

只需指定最基本的要素即可,其他的由函数自动实现,对模型的控制力度最弱。只使用于函数cfa()和sem()

model<-'visual=~x1+x2+x3 textual=~x4+x5+x6 speed=~x7+x8+x9' fit <- cfa(model, data = HolzingerSwineford1939)

需要注意的是,这种指定模型的方式在进行拟合时,会默认指定潜变量的第一个测量变量的因子载荷为1,如果要指定潜变量的方差为1,可以:

model.bis <- 'visual =~ NA*x1 + x2 + x3 textual =~ NA*x4 + x5 + x6 speed =~ NA*x7 + x8 + x9 visual ~~ 1*visual textual ~~ 1*textual speed ~~ 1*speed'

方法二:完全描述

需要指定所有的要素,对模型控制力最强,适用于lavaan()函数,适合高阶使用者

model.full<- ' visual =~ 1*x1 + x2 +x3 textual =~ 1*x4 + x5 + x6 speed =~ 1*x7 + x8 +x9 x1 ~~ x1 x2 ~~ x2 x3 ~~ x3 x4 ~~ x4 x5 ~~ x5 x6 ~~ x6 x7 ~~ x7 x8 ~~ x8 x9 ~~ x9 visual ~~ visual textual ~~ textual speed ~~ speed visual ~~ textual +speed textual ~~ speed' fit <- lavaan(model.full, data = HolzingerSwineford1939)

方法三:不完全描述

最简化和完全描述的混合版,在拟合时增加 auto.* 参数,适用于lavaan()函数

model.mixed<- '# latent variables visual =~ 1*x1 + x2 +x3 textual =~ 1*x4 + x5 + x6 speed =~ 1*x7 + x8 +x9 # factor covariances visual ~~ textual + speed textual ~~ speed' fit <- lavaan(model.mixed, data = HolzingerSwineford1939, auto.var = TRUE)

可以设定的参数详见help帮助文档

PS:可以在lavaan()函数里设置参数mimic="Mplus"获得与Mplus在数值和外观上相似的结果,设置mimic="EQS",输出与EQS在数值上相似的结果

三、拟合结果的查看

查看拟合结果的最简单方法是用summary()函数,例如

summary(fit, fit.measures=TRUE)

但summary()只适合展示结果,parameterEstimates()会返回一个数据框,方便进一步的处理

parameterEstimates(fit,ci=FALSE,standardized = TRUE)

获得大于10的修正指数

MI<- modificationindices(fit) subset(MI,mi>10)

此外,还有其他的展示拟合结果的函数,功能还是蛮强大的

四、结构方程模型

(1)设定模型

model<- ' # measurement model ind60 =~ x1 + x2 +x3 dem60 =~ y1 + y2 + y3 + y4 dem65 =~ y5 + y6 + y7 + y8 # regressions dem60 ~ ind60 dem65 ~ ind60 + dem60 # redisual covariances y1 ~~ y5 y2 ~~ y4 +y6 y3 ~~ y7 y4 ~~ y8 y6 ~~ y8'

(2)模型拟合

fit <- sem(model, data = PoliticalDemocracy) summary(fit, standardized = TRUE)

(3)给回归系数设置标签

给回归系数设定标签在做有约束条件的结构方程模型时会很有用。当两个参数具有相同的标签时,会被视为同一个,只计算一次。

model.equal <- '# measurement model ind60 =~ x1 + x2 + x3 + dem60 =~ y1 + d1*y2 + d2*y3 + d3*y4 dem65 =~ y5 + d1*y6 + d2*y7 + d3*y8 # regressions dem60 ~ ind60 dem65 ~ ind60 + dem60 # residual covariances y1 ~~ y5 y2 ~~ y4 + y6 y3 ~~ y7 y4 ~~ y8 y6 ~~ y8'

(4)多组比较

anova(fit, fit.equal)

anova()会计算出卡方差异检验

(5)拟合系数

lavaan包可以高度定制化的计算出你想要的拟合指标值,例如,我想计算出卡方、自由度、p值、CFI、NFI、IFI、RMSEA、EVCI的值

fitMeasures(fit,c("chisq","df","pvalue","cfi","nfi","ifi","rmsea","EVCI"))

(6)多组结构方程

在拟合函数里面设置 group参数即可实现,同样的可以设置group.equal参数引入等式限制

五、作图

Amos以作图化操作见长,目前版本的Mplus也可以实现作图,那R语言呢,自然也是可以的,只不过是另一个包——semPlot,其中的semPaths()函数。

简单介绍一下semPaths()中的主要函数

semPaths(object, what = "paths", whatLabels, layout = "tree", ……)

(1)object:是拟合的对象,就是上文中的“fit”

(2)what:设定图中线的属性, 默认为paths,图中所有的线都为灰色,不显示参数估计值;

semPaths(fit)

若what设定为est、par,则展示估计值,并将线的颜色、粗细、透明度根据参数估计值的大小和显著性做出改变

semPaths(fit,what = "est")

若设置为stand、std,则展示标准参数估计

semPaths(fit,what = "stand")

若设置为eq、cons,则与默认path相同,如果有限制等式,被限制的相同参数会打上相同的颜色;

(3)whatLabels:设定图中线的标签

name、label、path、diagram:将边名作为展示的标签

est、par:参数估计值作为边的标签

stand、std:标准参数估计值作为边的标签

eq、cons:参数号作为标签,0表示固定参数,被限制相同的参数编号相同

no、omit、hide、invisible:隐藏标签

(4)layout:布局

主要有树状和环状两种布局,每种布局又分别有两种风格。

默认为“tree”,树状的第二种风格如下图,比第一种看起来舒服都了

semPaths(fit,layout = "tree2")

第一种环状

semPaths(fit,layout = "circle")

额,都揉成一团了!

试试第二种风格

semPaths(fit,layout = "circle2")

还好一点。如果把Rstudio默认的图片尺寸设计好,作图效果会更棒。

还有一种叫spring的布局,春OR泉?

semPaths(fit,layout = "spring")

看起来跟环状的很像。

详细内容可以阅读以下文献,以及相应的help文档:

[1]Rosseel Y. lavaan: An R package for structural equation modeling[J]. Journal of Statistical Software, 2012, 48(2): 1-36.


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