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结构方程最新视觉报道_结构方程模型spss(2024年11月全程跟踪)

内容来源：网络红人排行榜所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

结构方程

社心课感悟：宽阔世界，不狭隘今天是读研的第100天，上午的统计课让我有些困惑，结构方程的部分没太听懂。合影环节时，我还在发呆，不知道照出来的效果会怎样。下午的社心课让我受益匪浅。老师将镜头从日常生活情景推到广角，让我们看到文化背景和自然环境对人造成的影响。社心课的结尾部分特别打动我，老师希望大家： 1️⃣ 不带戾气地思考 2️⃣ 学会以不变应万变的方法论 3️⃣ 保持温暖的人性 4️⃣ 在宽阔的世界里，做一个不狭隘的人社心课的课时感觉太少了，32学时其实只有8个半天。对于了解这个宽阔的世界来说，这点课时远远不够。希望未来还有机会继续探索。突然想起《老友记》第一季第一集的结尾，莫妮卡对瑞秋说：“Welcome to the real world。It sucks，but you gonna love it。” 若干年后，也许我会忘记某个具体的知识点，但希望我会记得并且践行：在这个宽阔的世界里做个不狭隘的人。

因子载荷多少算合格？在结构方程模型（SEM）中，因子载荷的重要性不言而喻。那么，到底因子载荷需要达到多少才算合格呢？虽然这个问题没有标准答案，但我们可以参考一些专家的建议，来给自己一个参考范围。因子载荷的基础知识 𐟓š 因子载荷是潜在变量和观察指标之间的相关性。简单来说，它衡量了这两个变量之间的联系有多紧密。因子载荷的强度取决于潜在变量的理论假设，以及观察指标与潜在变量之间的关系。 Hair等人的建议 𐟧ꊈair等人（2006）认为，标准化因子载荷的估计值应该在0.5或更高，理想情况下应该达到0.7或更高。这个建议是基于大量实证研究的结果，可以作为一个比较可靠的参考。 Field的观点 𐟌𞊆ield（2005）则建议，如果一个因子有至少4个0.6或更高的载荷，那么这个因子可以被视为可靠，而不考虑样本大小。这个建议更注重的是因子的稳定性和可靠性。 Stevens的截止值 ⚖️ Stevens（1992）提出，无论样本大小如何，使用0.4作为截止值来进行解释性目的是可以的。这个建议相对宽松，但也不失为一个合理的参考。 Comrey和Lee的严格标准 𐟓 Comrey和Lee（1992）则建议使用更严格的截止值：从0.32（差），0.45（一般），0.55（好），0.63（非常好）到0.71（优秀）。这个建议非常详细，可以根据具体需求选择不同的标准。总结 𐟓 虽然没有绝对的标准，但我们可以根据这些专家的建议来设定自己的最低要求。在实际操作中，可以根据具体情况选择合适的标准，确保模型拟合良好。记得在进行数据分析时，保持开放和灵活的态度，不断尝试和调整，找到最适合自己数据的标准。

相关分析不显著，结构方程模型还能用吗？最近真是被这个问题搞得头大。我在做区别效度的时候，发现两个变量的相关系数在0.05的水平上并不显著（用SPSS里的Person相关系数检验也是一样的结果）。然而，当我进行结构方程模型路径分析时，这两个变量的路径系数却显著了！这到底是怎么回事？我该怎么解释这种情况呢？𐟤” 相关分析不显著，结构方程模型还能用吗？很多论文都提到，如果相关分析不显著，就没必要再放到结构方程模型里了。但我的目标是让路径系数显著啊！𐟚€ 中介效应的问题这次不显著的不是自变量和因变量之间的关系，而是自变量和中介变量之间的相关关系不显著。也就是说，中间没有中介效应。𐟌 不做相关分析可以吗？我可以跳过相关分析，直接做结构方程模型吗？这样区分效度就不标那些星星⭐⭐⭐了。那我要怎么解释呢？𐟘튦𑂥䧤𝬦•‘命！真的被这个问题难住了，希望有经验的大佬能给我点建议！𐟙

结构方程模型中的潜变量与测量变量详解嘿，初次接触结构方程模型的小伙伴们，你们是不是经常在潜变量和测量变量的设置上犯难？别担心，今天我就来给大家科普一下这两个概念，帮你们理清思路。潜变量和测量变量是什么？𐟤” 首先，潜变量是啥？简单来说，就是那些我们无法直接精确测量的变量。比如，“我对恋人爱的程度”就是一个典型的潜变量。我们很难像测量速度一样给出一个精确的数值来描述爱的程度，所以我们需要引入测量变量。那么，测量变量又是什么呢？简单来说，就是那些可以间接反映潜变量的变量。比如，“我为爱人做的事情”就是“我对恋人爱的程度”的测量变量。通过这些行为，我们可以侧面反映出爱的程度，比如“我每天无时无刻都在思念我的爱人”、“我记得与爱人的每个关键的日子”、“面对危险我会挺身而出保护我的爱人”等等。因果关系要搞清楚！𐟏𙊊在结构方程模型中，潜变量和测量变量之间是有因果关系的。潜变量是因，测量变量是果。还是用上面的例子来说，你因为爱你的恋人，所以才会为你的恋人做那些事情；而不是说先有那些行为，才有你爱恋人的程度。所以，箭头方向一定要搞清楚！分类错误要避免！𐟚늊最后，要注意一种常见的错误：对潜变量进行分类。很多小伙伴会误以为对潜变量进行分类就能更好地理解它们，但其实这样做反而会混淆概念。比如，你希望衡量“单位中老板的权力”，应该选取的测量变量是“单位每个人都会听老板的”，而不是将权力分类成“人事权利”和“财务权力”。希望这篇文章能帮到你们，让你们在设置潜变量和测量变量时不再迷茫！如果还有什么问题，欢迎留言讨论哦！𐟘Š

网络分析：探索变量关系的全新视角 𐟌 最近十年，网络分析技术逐渐兴起，成为心理学研究中的热门方法。它采用系统的观点来描述各种变量之间的关系，相比传统的结构方程模型，网络分析能更详细地探索预测变量之间的联系。因此，许多学者认为网络分析可能会在一定程度上替代结构方程模型和传统的回归模型。网络分析的核心思想是，各个变量之间的关系就像一张网，节点代表变量，而边则反映了变量之间关系的程度。这种方法提供了一个更全面、更细致的视角来理解变量之间的复杂关系。在本篇文章中，我们将引用两篇关于网络分析的源头文献。一篇是来自《Health Psychology and Behavioral Medicine》期刊的英文文献《Network analysis: a brief overview and tutorial》，另一篇是来自《心理科学进展》的中文文献《变量间的网络分析模型及其应用》。通过这两篇文献，我们将从源头和原理上为大家介绍网络分析方法。需要注意的是，网络分析统计方法主要依赖于R语言。由于我还在学习阶段，后续关于数据分析呈现该模型可能需要一些时间。本篇文章将更多地从原理和思想上为大家介绍这种方法。如果你对网络分析方法感兴趣，建议仔细阅读这两篇文献的原文进行学习。感谢大家的支持和点赞，我们会继续关注这个方向，并为大家呈现更多关于网络分析的实践应用类文章。如果有任何问题，欢迎在评论区留言或加入我们的讨论群。请大家跟随图片，逐页阅读。

【「每日一问」】结构方程未必有内生性问题，同意吗？

结构方程模型拟合度不足？试试这些方法！在使用结构方程模型（SEM）进行分析时，如果发现模型拟合度不足，这可能会让人感到困惑和沮丧。不过，别担心，这里有一些实用的方法可以帮助你解决这个问题。 𐟓Š 调整数据和模型首先，确保你的数据符合正态分布。虽然非标准正态数据也可以使用，但量表数据（如5级量表）通常能提供更丰富的信息。量表题不仅能测量更多变量，还能进行信度、效度、区分效度、聚合效度、相关性、回归分析等多种分析。如果模型拟合度不够，可以尝试以下步骤：根据Amos的MI（Modification Indices）修订指标，适当拉残差相关。通常修订3-5条就够了，不要整个模型都拉一堆修订，这样会让模型变得无效。删除因子载荷值低于0.5的题目。如果一个纬度的题目数少于3个，建议整个纬度都删除。考虑删除不显著的路径，这样基本能让拟合度达标。 𐟔„ 调整数据相关性如果模型路径或题目无法删减，又不想重新搜集数据，可以考虑调整数据。具体操作如下：如果A1与A2题目的MI指标较大，说明这两个题建立相关性会提高拟合度。直接调整A1和A2的题目，让它们的数值尽可能相近，增强相关性。其他题目同理，根据MI指标调整数据题目的相关性。针对路径不显著的纬度，同样的操作。例如，如果满意度与忠诚度这两个纬度的路径不显著，考虑把这两个纬度下的题目数值调整成相近，但不能一模一样，否则会提示非正定矩阵。如何让数值相似？例如，A1选5，那B1就选4，这就是相似。用公式可以参考之前的贴，B1=A1*0.8+Norminv(Rand (),3,0.5)，参数的含义之前解释过，不在赘述。 𐟓… 时间紧迫怎么办？如果时间紧迫，任务重，就不要去调整模型了。调不好不仅浪费时间，还影响论文质量。功夫在平时，平时多积累，关键时刻才能游刃有余。以上方法，都是针对时间不是特别紧的同学。有任何心得欢迎留言讨论，反正大家也都不认识，有需要帮助的也可以后台联系我，也请勿喷！希望这些方法能帮助你解决结构方程模型拟合度不足的问题，祝你好运！

如何用结构方程模型分析大学生体力活动？探索大学生体力活动的影响因素是一个复杂但有趣的研究课题。结构方程模型（SEM）是一种强大的统计工具，可以帮助我们理解和验证这些影响因素之间的关系。以下是建立结构方程模型的详细步骤和注意事项：研究假设与模型构建 𐟧 首先，我们需要提出一些假设，例如自我因素、家庭因素、学校因素和社区因素是如何影响大学生体力活动的。这些假设基于文献回顾和理论支撑，形成了一个理论模型。问卷设计 𐟓‹ 问卷的设计是关键的一步。我们选择了高质量期刊中的文献作为参考，确保问卷的可靠性。使用Likert五级量表来设计问卷，这样可以定量地反映受访者的态度。数据来源 𐟓Š 通过问卷星发放问卷，我们收集了438份问卷，其中有效问卷为402份。这些数据将是我们分析的基础。研究方法 𐟔슦ˆ‘们使用了SPSS 26.0和AMOS 26.0软件对数据进行信效度检验和探索性分析，确保问卷的有效性和可靠性。结构方程模型将用于探索各个影响因素之间的关系，并验证研究假设。模型拟合与分析 𐟓ˆ 我们使用了多种适配度指标来检验模型的适配度，包括卡方值、卡方/自由度比、GFI、AGFI、RMSEA、NFI、IFI、CFI等。模型的修正和验证基于这些指标的结果，最终得到了一个高度适配的结构方程模型。验证性分析 ✅ 验证性分析在结构方程模型中非常关键，它帮助我们验证研究假设和理论模型。这主要包括以下步骤：信度与效度分析：通过计算各变量的Cronbach's 姡量表的信度。通过因子分析和相关统计技术，如平均方差抽取值（AVE）和组合效度（CR），保证量表的效度。模型拟合度的检验：检验模型拟合度，确保理论模型与实际数据之间的吻合度高。修正模型以提高拟合度，基于卡方值、RMSEA值、CFI值等进行。路径分析：分析变量之间的路径系数，确认变量之间的直接效应、间接效应和总效应。验证研究假设，确定哪些假设得到数据支持。量化研究 𐟔⊩‡化研究是指通过量化的数据和统计方法来研究现象或验证假设的过程。在这项研究中，量化研究包括：通过设计问卷和使用Likert量表来收集数据。使用统计软件对数据进行分析，包括信效度分析、因子分析、路径分析等。通过这些步骤，我们可以更深入地理解大学生体力活动的影响因素，并为相关政策和干预措施提供科学依据。

结构方程模型：你需要知道的那些事儿 𐟓Š 结构方程模型（SEM）是一种非常强大的工具，用来建立、估计和检验因果关系模型。它比传统的多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法更全面，能清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系。为什么选择结构方程模型？处理多个因变量：SEM可以同时处理多个因变量，这非常适合那些有多组因变量的研究。测量误差：SEM允许自变量和因变量含有测量误差，这在现实研究中是非常常见的。复杂关系：它能同时估计因子间的结构和关系，允许更大弹性的测量模型。模型拟合度：SEM还能估计整个模型的拟合程度，这有助于评估模型的优劣。数据要求 𐟓ˆ 多个变量：SEM需要多个变量来建立因果关系模型。这些变量可以是观测到的变量，如问卷调查中的题目得分，也可以是潜变量，如心理特征。大样本量：由于SEM需要估计大量参数，通常建议样本量至少在200以上。正态分布：SEM假设变量服从正态分布，如果数据不服从正态分布，则需要进行数据转换或使用非参数方法。缺失值处理：由于数据缺失的存在，需要对缺失值进行处理，例如使用最大似然估计或多重插补等方法。独立观测：SEM假设每个观测之间是相互独立的，需要确保观测之间不存在相关性或依赖性。注意事项 ⚠️ 测量关系的质量：在构建SEM之前，需要确保测量关系的质量。建议先进行探索性因子分析和验证性因子分析，确保测量显变量与潜变量关系良好后再进行SEM分析。模型拟合指标：SEM的拟合指标非常多，通常很难所有指标都达标。建议使用常见的几个指标即可，包括卡方自由度比、GFI、RMSEA、RMR、CFI、NFI等。结构方程模型是一种非常强大的分析工具，但也需要小心谨慎地使用。希望这些信息能帮助你更好地理解和应用SEM！𐟓Š

[CL]《Counterfactual Generation from Language Models》S Ravfogel, A Svete, V Sn㦢jarnarson, R Cotterell [ETH Zurich] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

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