structural equation modeling chapter 8 潛伏變數路徑分析=完全 sem...
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Structural Equation Modeling
Chapter Chapter 88
潛伏變數路徑分析=完全SEM
潛伏變數路徑分析潛伏變數路徑分析
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結構模式結構模式
心理與行為科學中所處理的變數經常是一種抽象建構的變數,是無法被直接觀察或測量屬於潛伏觀念,稱之為潛伏變數,或又稱為非觀察變數;SEM 的理論架構是由結構模式與測量模式所構成,結構模式是描述潛伏變數與潛伏變數之間(因素與因素之間)因果關係模式,潛伏變數中假定為因者稱為外衍變數( exogenous variables ),被假定為果者稱為內衍變數( endogenous variables )(周子敬, 2001 )。
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下式為 LISREL 的結構模式:
( xi )是潛伏外衍變數。 ( eta )是潛伏內衍變數。 ( gamma )是潛伏外衍變數對潛伏內衍變數之影響效果
的 係數矩陣。( beta )是潛伏內衍變數對潛伏內衍變數之影響效果的係
數矩陣。( zeta )是「殘餘誤差」向量。此模式有幾項基本假定: (1) 各項變數以離均差分數( deviation scores )代表,亦即平均數為 0 ; (2) 與 沒有相關; (3) B 之對角線為 0 ,而 I- B 為非特異( non-singular )矩陣。
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測量模式測量模式
y x
yy y
y
y
y
測量模式一般由兩個方程式組成,分別規定了內衍的潛伏變數 和內衍的觀察變數 之間,以及外衍的潛伏變數 和外衍的觀察變數 之間的聯繫。下式為 LISREL 測量模式的兩個方程式用來界定潛伏變數與觀察變數之間的關係:
是觀察內衍變數。 ( lambda y )是描述 與 之關係的係數矩陣。 ( epsilon )是 的衡量誤差。
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xxx
x x
x
xy
是觀察外衍變數。 ( lambda x)是描述 與 之關係的係數矩陣。 ( delta)是 的衡量誤差。而上式中 與 則相當於迴歸分析時的迴歸係數。
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案例說明案例說明
測量模式確認
健康及安全氣氛
意外歷史紀錄
感受在職場危險
願意參與健康及安全計畫
本章所有案例模式
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健康及安全氣氛
意外歷史紀錄
感受在職場危險
願意參與健康及安全
計畫
經理 主任 同儕 個人 目睹 危險 -個人
危險 -同儕
P1 P2 P3
E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 E9 E10
本章案例測量模式圖
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健康及安全氣氛
意外歷史紀錄
感受在職場危險
願意參與健康及安全
計畫
經理 主任 同儕 個人 目睹 危險 -個人
危險 -同儕
P1 P2 P3
E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 E9 E10
本章案例完整潛伏變數路徑分析模式圖
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健康及安全氣氛
意外歷史紀錄
感受在職場危險
願意參與健康及安全計畫
本章部分中介替代模式案例
1010
健康及安全氣氛
意外歷史紀錄
感受在職場危險
願意參與健康及安全計畫
本章無中介替代模式案例
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測量模式鑑定及估計測量模式鑑定及估計
Lambda Y ( Factor Loadings for Y )
1212
PSI ( Covariance for E )
TE ( Unique Factors for the Endogenous Variables )
1313
1414
測量模式評估及修改 結構模式確認及估計
健康及安全氣氛
意外歷史紀錄
感受在職場危險
願意參與健康及安全計畫
修改非中介模式
1515
結構模式案例樣本段落探討結構模式案例樣本段落探討
所有研究變數敍述統計量及相關係數 ( N = 115 )
1616
測量模式標準化參數估計
三個結構模式適配度指標
1717
健康及安全氣氛
意外歷史紀錄
感受在職場危險
願意參與健康及安全計畫
最終修改模式圖
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0.34**
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