如果存在多重共线性还能用Sem吗

能。

首先SEM更加灵活，更加综合。传统方法的模型是提前规定的或者说是默认的，而做结构方程的时候，它对变量关系的限制几乎没有，需要你自己根据理论知识设定变量之间的关系。SEM既包含显变量又有潜变量，而传统的方法之分析显变量。在SEM中我们认为误差是存在的，你甚至可以规定不同变量之间误差的关系，但是传统的方法认为误差是没有的。传统方法能够输出变量间关系的直接的显著性检验结果，而SEM没有这样的结果，我们得用拟合指标来评价模型。结构方程模型可以很好地容忍多重共线性。

组间系数差异检验的结果：直接看最后一个表的Sig(双侧）,可以看到是.000，说明差异显著，一般Sig值小于.05就可以认为是显著了，这个配对T检验的结果表达的时候就说E1和E2在.01水平上差异显著即可。

SEM（包括AMOS）是通过比较男女样本的拟合度之差别来比较两组回归系数之间的等同性。不过，SEM的这种做法是有代价的：它将一个总样本分成两个小样本，结果是降低了Power of Analysis (统计分析效力)，从而在没有降低犯Type I的误差的同时又提高了犯Type II误差。

无效假设

显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的几率（P）水平的选择。所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。经统计学分析后，如发现两组间差异是抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即实验处理无效）。

实证研究论文大纲参考模版

（一）引言

引言部分将提出目前 B2C 电子商务市场面临的信任问题，分析购物网站现行的信任提升手段，提炼出第三方担保和信誉反馈系统这两种主流策略。由此引申出本研究的所要解决的两个问题：（ 1 ）哪一种信任提升策略的效果更为明显；（ 2 ）对于特定的策略而言，哪些方面对消费者的信任及购买行为产生显著的影响？

（二）文献回顾及相关概念提出

H 2a

H2

H2b

H1

第三方担保

消费者信任

提升策略

信誉反馈系统

安全承诺

隐私承诺

服务承诺

……

策略的内容

绩效

信任倾向

购买倾向

策略的特征

客观

公正

可靠

……

图 1 本研究的概念模型及假设命题

本部分通过文献研究来界定有关研究对象。本研究涉及到两个重要的概念：信任提升策略及其绩效。本研究所选取的典型信任提升策略有两种：第三方担保和声誉反馈系统。本项目拟从策略的内容及特征两个方面将两种策略的内涵加以区分（如图 1 所示）。另外，本研究将绩效界定为消费者信任、购买倾向的积极改善。因此，本研究后续部分除特别说明外，信任提升策略的绩效即是指消费者信任和购买倾向两个方面。

（三）研究模型及假设命题的提出

在明确研究对象内涵的基础上，本部分根据研究的目的，提炼出研究对象之间的内在关系，构建本研究的概念模型（如图 1 所示），并提出以下假设：

H1 ：两种信任提升策略的绩效是有显著差异的；

H2 ：信任提升策略内容和特征与绩效显著相关；

H 2a ：信誉反馈系统策略的内容与特征对消费者信任、购买倾向具有显著影响；

H2b ：第三方担保策略的内容与特征对消费者信任、购买倾向具有显著影响；

（四）数据分析

本研究拟采用网站模拟购物试验来采集数据。在某一虚拟购物网站上提供本研究所选取的两种信任提升策略，样本可以自由选择具有其中一种策略的网站来进行模拟购物，有关样本购物行为表现的数据在后台被采集。依据样本选择的'策略不同，将采集到的数据分为两组。根据研究的目的，数据分析分为

两步来进行。首先，运用 SPSS12.0 对两个小组消费者的信任倾向和购买倾向进行配对样本均值的显著性检验，以此检验 H1 ；其次，运用结构方程（ SEM ）分别检验两种信任提升策略的内容和特征分别与消费者信任倾向、购买倾向之间的潜在关系，以此验证 H2 （ H2a 、 H2b ）。

（五）结论及展望

本部分主要阐述本研究所提出的问题是否得到证实，实证结果所隐含的管理意义。同时总结研究过程中的成功经验和不足之处，为后续研究指名方向。

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