1:梳理建模流程(因子分析)如果出现模型拟合大面积不达标时,首先应该从模型本身找原因。结构方程模型包括测量模型和结构模型,而我们正常情况下只会关注于结构模型即影响关系等,而完全忽略掉还有测量模型。如果说测量模型不好,那拟合指标肯定不会好。但是测量模型是我们容易忽视的地方。因而第一点是查看测量模型是否有问题。
2:调整模型(MI指数调整和手工调整)如果出现模型大面积不达标,相信通过梳理建模流程,删除不合理项之后,可以让很多指标均正常。本小节说明第二种调整模型的方式,即调整模型。调整模型包括两种,一是MI指数调整和手工模型调整。
结构方程模型基本原理:
SEM是数据分析的一种特殊形式,从一个指定了多变量间(假定的)相互关系的模型开始,变量间的关系被形式化为一组方程,用于测试这些变量并量化它们之间的关系。
结构方程模型实证要多久:结构方程模型实证要1个半小时。
结构方程模型(SEM)=因子分析(测量模型)+路径分析(结构模型)
在社会科学领域很多概念比如智商、自尊等,是不可以直接观测的,称为潜变量。这些概念只能通过多个指标来测量,通过这些观测指标利用因子分析技术得到潜变量,这个过程是测量部分(模型)。
有时,我们需要构建多个潜变量之间的关系,此时要用到路径分析,这个部分就称为结构模型。
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