結構方程式

With Amos 21
基礎班
三星統計 謝章升
fega53@gmail.com
教材原創:張偉豪
版次:2013/11/22謝章升改版
三星課程網
www.tutortristar.com
菜單
一. Structural Equation Modeling (SEM)
1. 為什麼要用SEM?
2. SEM with Amos,LISREL,Mplus,EQS

二. Amos 21 實作
1.
2.
3.
4.
5.

Amo...
菜單
三. SEM 原則
1. 合理的樣本量
2. 參數設定原則
3. 模型識別

四. 資料整理
1.最大概似插補法
2.迴歸插補法
3.隨機迴歸插補法
4.貝氏估計插補法

3
菜單
五.驗證式因素分析(最重要的起點)
(Confirmatory Factor Analysis, CFA)
1. 一階驗證性因素分析(first order)
2. 二階驗證性因素分析(second order)
3. 組成信度 (CR)...
菜單
七.Amos 配適度指標介紹
1. 絕對配適指標
2. 增值配適指標
3. 精簡配適指標
4. 競爭配適指標

5
推薦中文書
• 1.適合初學者
• 2.有標準作業流程
(SOP)可以依循,像做
菜樣輕鬆
• 3.書中整理好SEM的
Key Papers
• 4.目標為完成一般的
SEM模型
• 5.三星統計賣很便宜
推薦中文書
• 1.有寫到SEM前端的
資料處裡-藉由SPSS
• 2.有完整的標準流程
帶領
• 3.唯一缺點是較少
篇幅解釋原理
• 4.有介紹較深的後端
模型修飾技巧
• 5.三星統計賣很便宜
推薦英文書
• 1.針對初學者而寫
• 2.作者不是用數學式
來表達,而是運用實例
與研究案例
• 3.中文材料無法滿足
求知時,第一本推薦的
英文書

8
SEM-成長快速的統計技術
(引述Herhberger, 2003)

•
•
•
•
•

心理學期刊上SEM文章越來越多
SEM成為心理學常用的統計技術
方法論上SEM期刊被大量引用
SEM書籍大幅增加
SEM的研討會愈來愈多

• 在台灣...
SEM發表的期刊論文較好嗎?
(引述Babin, Hair, Boles, 2008)
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.

不用SEM的PAPERS比較容易被拒絕?
使用SEM的PAPERS評價比較高?
使用SEM是否對Reviewer...
為什麼要用SEM?
• 1.傳統統計方法只能分析觀察變數
• 2.傳統的統計方法假設測量沒有誤差
• 3.保留變數的完整訊息
• 4.無法同時處理直接效果與間接效果
• 5.可以完整重置其他研究的結果
傳統只能分析觀察變數
傳統假設測量沒有誤差
保留變數的完整訊息
金牛男

愛你的表現

=

3

天蠍男

愛你的表現

=

3

他們都願意為妳做三件事,
但誰比較愛妳?
保留變數的完整訊息

金牛男

天蠍男
無法同時處理直接效果與間接效果
可以完整重置其他研究的結果
如果我拿到:
1.您的SEM架構圖Amos為例為.amw檔
2.您的共變異數矩陣
我可以:
跑出跟您一樣的報表
好處:
跨群組/跨國比較的研究
資料來源變容易
SEM with Amos,LISREL,Mplus,EQS
二. Amos 21 實作教學重點
• 1.運用拖拉點選的畫圖方式
• 2.不從寫方程式入門
• 3.用實例不用數學解釋
• 4.有標準流程跟隨
• 5.舉生活實例與口訣幫助記憶
• 6.教您引用那些Papers
19
叫出Amos 21主程式
• 程式集 IBM SPSS Statistics IBM SPSS
Amos 21 Amos Graphics
Amos操作環境
繪圖區

超出邊界,不影響分析
結果,但影響出圖
操作模式

21
顯示區說明
Select input or output path
diagram(顯示輸入,輸出結果)
List of groups(群組列表)
List of models(模型列表)
List of parameter format
(顯...
工具列圖示說明
圖形

功能說明

圖形

功能說明

製作觀察變數

列出模型變數

製作潛在變數

列出資料變數

製作指標變數

選擇單一物件

單向箭頭因果關係

選擇所有物件

共變變數相關

取消選擇所有物件

內生變數的誤差變數
...
工具列圖示說明
圖形

功能說明

圖形

功能說明

移除選取物件

選擇資料檔

變更物件大小

分析屬性設定

旋轉潛在變數指標

執行計算

映射潛在變數指標

複製路徑圖

移動路徑參數

檢視輸出報表結果

螢幕上移動路徑圖

儲存...
工具列圖示說明
圖形

功能說明

圖形

功能說明

物件之間的屬性拖曳

放大鏡檢視

維持對稱性

貝氏估計

放大選取區琙

多群組分析

放大路徑圖

列印路徑圖

縮小路徑圖

上一步

路徑圖整頁顯示在螢幕上

下一步

調整路徑...
練習一:建立TAM路徑分析圖
選擇資料檔分析
•

選擇資料檔

選取資料檔
選擇資料檔
將變數置入路徑圖中
• 列出檔案中的變數名稱
• 內容與SPSS資料建檔一致
• 將題目拖曳至方框中
選擇輸出結果
選擇輸出那些結果
(要勾才有標準化的值)
• 執行分析(就是這個鋼琴鍵)
• 按紅色箭頭即可看到結果
(操作模式vs.輸出模式)
•
選擇輸出結果

有點選才會
有標準化的值
Analysis Properties (Output)
收斂過程
標準化估計
複相關平方
樣本COV矩陣
期望COV矩陣
含潛在變項
的期望矩陣

輸
出
報
表
選
項

殘差矩陣
修正指標

31
Analysis Properties (Output)
直接,間接及總效果
因素分數加權值

輸
出
報
表
選
項

共變異數估計值
相關估計值
差異決斷值 z-test
常態及極端值檢驗
觀察資訊矩陣
修正指標預設門檻
32
Analysis Properties (Estimation)
Amos內建估計方法

Kline, 2005

• GLS及ULS均屬全訊息的估計方法,ULS
需要所有觀察變數的尺度一樣。
• ML比ULS有效率,因為可得到較小的
標準誤。
• GLS為WLS (ADF)的一分支,WLS可用在
資料嚴重非...
練習二:迴歸分析圖
Amos繪圖流程
製作潛在變數

讀取資料檔案

參數名稱設定

複製物件

交待變數名稱

計算估計值

製作觀察變數

分組(若有)

檢視輸出值

建立潛在變數
之間關係

分析屬性
視窗設定
36
建立結構模型
繪製潛在變數並利用複製移到適當位置
將每個潛在變數增加三個指標
旋轉至適當的位置
繪製因果關係
內生變數加殘差
Plugins Name Unobserved Variables
將殘差命名
• 調整殘差編號的位置
•
•
•
...
Title製作
•

利用Title 將常用的配適度指標顯示
於圖面上

38
Title 常用輸入語法(一)
配適度
測量量數

統計量
關鍵詞

配適度
測量量數

統計量
關鍵詞

NPAR

npar

PRATIO

pratio

FMIN

fmin

NCP

ncp

卡方值

cmin

自由度

df...
Title 常用輸入語法(二)
配適度
測量量數

統計量
關鍵詞

配適度
測量量數

統計量
關鍵詞

PCLOSE

pclose

ECVI

ecvi

HOELTER
(0.05)

hfive

HOELTER
(0.01)

h...
練習三:TAM結構分析模型
• 潛在變數的路徑分析(SEM分析)
• 每個潛在變數至少3個觀察變數

41
物件屬性複製的功能說明

圖形(圓形或方形)大小的複製
垂直對齊
水平對齊
複製物件名稱
設參數限制一樣,如1或0
設參數位置一樣
設物件字型大小一樣
設參數字型大小一樣
不重要
42
Interface properties (介面屬性)
• “view” “interface properties”
• Amos操作介面屬性設定
• 在Amos操作環境下,
可以用”Ctrl-I”直接啟動

43
Interface properties (page layout)

• 調整繪圖區域的大小

44
Interface properties (formats)
• 可以用來增加
圖形估計參數
的小數位數

45
Interface properties (colors)
• 改變圖形的
顏色

46
Interface properties (typefaces)
• 更改圖形上
顯示的字型

47
Interface properties (pen width)
• 改變圖形上箭頭
的大小及框線的
粗細

48
Interface properties (misc)
• 圖形是否
顯示標籤

49
資料的處理(分析)-Estimation

系統內定

估計平均數及截距

資料不符常態性假設,至少要1000個樣本以上

50
SEM常用的名詞
• 參數(parameter):
– 又稱母數,帶有「未知」與「估計」的特質。如沒特
別說明,一般指的是自由參數。

• 自由參數(free parameter):
– 在Amos所畫的每一條線均是一個參數,除設為固定
參數者...
SEM常用的名詞
• 觀察變項(observed, measured, indicator or
manifest variables):
• (在資料檔中的變數)
– 人們可以直接觀察,並進行測量的變量,
如身高、體重、價格、收入等。

52
SEM常用的名詞
• 潛在變項(latent, unobserved variables, factor or
construct): (資料檔看不到)
– 不可以直接進行觀測,但可以藉由觀察變項反
應的變量,如顧客滿意度、忠誠度等。
• 潛在...
SEM常用的名詞
• 外生變數(exogenous):(自變數)
– 用來預測變數的變數,本身不具有測量誤差的
變量(unique, error variables),有潛在及觀察
變數數兩種。
– 模型中沒有被任何箭頭刺到的變數即為外生變
數...
SEM常用的名詞
• 內生變數(endogenous):(依變數)

– 被自變數預測的變數,本身具有測量誤差的變
量,即使該變數也有去預測別的變數,有潛在
及觀察變數兩種。
– 凡是在模型中被箭頭刺到的變數即為內生變數,
如Q1~Q3,S1~...
SEM常用的名詞
• 誤差 (Error or E) e1~e6
– 測量變數被估計後無法解釋的變異。

• 干擾 (Disturbance or D): e7
– 潛在變數經估計後無法解釋的變異。

• 誤差=干擾=殘差(residual)=...
Amos圖解說明
Amos圖解說明
三.SEM原則
SEM樣本數需求
• 經驗法則為每個預測變數用15個樣本
(James Stevens, 1996)
• Bentler and Chou (1987) 提出樣本數至少
為估計參數的5倍(在符合常態,無遺漏值及
例外值下),否則要15倍的樣本數...
SEM分析樣本數需求
(Hair, et.al., 2009, ch. 12)

Hair, Joseph F., William C. Black , Barry J. Babin , Rolph E. Anderson. (2009)
Mu...
SEM參數設定原則
(Raycov & Marcoulides, 2006)
1. 所有獨立變數的變異數均是模型的參數
2. 所有外生變數之間的共變異數都均是模型
的參數
3. 所有與潛在變項有關的因素負荷量均是模
型的參數
4. 所有測量變項...
所有外生變數的變異數
均是模型的估計參數

63
所有自變數之間的共變異數都是
模型的估計參數

64
Amos路徑分析與SPSS迴歸比較

Coefficientsa

SPSS輸出結果

Unstandardized
Coefficients
Model
B
Std. Error
1
(Constant)
-.539
.164
ATTavg
...
共變為何一定要存在
• 迴歸偏相關的估計公式己將共變
(相關係數)納入估計
x1
r12
x2

b1
b2

d1
y1

b1 =

rb1 − rb 2 r12
(1 − r )(1 − r )
2
b2

• 實務上來看,不可能有幾個外...
所有潛在(觀察)變數變數之間的因素負
荷量均是模型的估計參數

67
所有的觀察(潛在)變數之間的迴歸係數都
是模型的估計參數

68
內生變數的變異數、共變異數及外生變數與
內生變數之間的共變異數都不是模型的估計
參數
ㄨ
ㄨ

ㄨ

ㄨ
對每一個潛在變項,
必須給定一個適當的潛在量尺
• 潛在變項與一般測量變項最大的不同在其
「不可直接量測」的特性,因此潛在變項
缺乏一個自然存在的尺度,也就是沒有單
位。
• 因此,必須以人為的手段設定尺度,讓
潛在變數可以解讀。
SEM參數設定原則-第6原則探討
•

•

SEM最常使用的方法是將「外生潛在變項」
變異數設為1;或將潛在變項其中的一個「測
量變項與潛在變項」的因素負荷量設為1。
兩種方法結果模型配適度不變,但因素負荷
量會有稍微的差異。

71
模型識別
•
•
•
•
•
•
•

p:模型中所有觀察變數
DP (data point) : DP (df)=(p)(p+1)/2
t-rule:自由估計的參數數目
t≦ DP =(p)(p+1)/2
t<DP:過度辨識 (over id...
實例說明
1.
2.
3.
•

a+b=6
2a+b=10
3a+b=12
a 和b為估計參數,三個方程式為過度
辨識,1及2式可得a=4,b=2,代入3式
得14,(14-12)2=4 (殘差)
• 若a=3,b=3,則(0)2+(10-9...
SEM實務上的基本要求
1. 模型中潛在因素至少應為兩個 (Bollen, 1989)
2. 量表最好為七點尺度 (Bollen, 1989)
3. 每個潛在構面至少要有三個題目,
五~七題為佳 (Bollen, 1989)
4. 每一指標不得...
Formative vs. Reflective
收入

朋友

職業

收入

社經地位

教育

健康

住宅

休閒
Formative vs. Reflective
加密技術

網路購物

SSL憑證

網路刷卡
網路信任

網域驗證

網路註冊

組織驗證

加入社群

延伸驗證
CFA模型設定的考量

77
CFA模型設定的考量

78
以下這個又如何呢?

79
結構方程模型的分析案例
遺漏值與極端值
• 遺漏值指的是某些變數缺乏測量值
• 極端值指的是某些變數在數字上的距離
遠離其他的變數
• 這兩種情形在SEM分析中可能造成參數
估計的偏誤或模形無法正定,不可以等閒
視之。

81
遺漏值的偵測
• 變數遺漏值
– 分析敘述性統計
次數分配表
– 將變數選入右側視窗
確定

82
遺漏值的偵測
• 樣本遺漏值
– 轉換計算
變數函數
選擇Nmiss
– 將變數選入
右側視窗
確定

83
遺漏值的次數分配
• 分析敘述性統計次數分配表
選入NMISS確定

84
遺漏值的處理
• 樣本數大的時候,可以直接移除具遺漏值
的樣本。
– 註:在Amos 分析中請以SPSS16.0以上的版本
移除,否則Amos將無法讀取檔案。

• 如果樣本數不大,可以資料插補的方式進
行,如此可以維持一定的樣本,也可以保
持...
遺漏值插補
• Amos進行分析不可以有遺漏值存在,因此
資料若有遺漏值需進行插補。插補方法有4
種
•
•
•
•

最大概似插補法
迴歸插補法
隨機迴歸插補法
貝氏估計插補法

86
86
遺漏值插補-ML插補
• View Interface Properties Estimate
Mean and Intercept打勾
分析標準化輸出

87
87
遺漏值插補- Regression imputation
• Analyze Data Imputation Regression
imputation

88
88
遺漏值插補Stochastic regression imputation
• Analyze Data Imputation Stochastic
regression imputation

89
89
遺漏值插補-Bayesian imputation
• Analyze Data Imputation Bayesian
imputation

90
90
遺漏值插補-不同方法的比較

資料插補-ML插補法

資料插補-regression

資料插補-stochastic

資料插補-bayesian

91
91
遺漏值的插補
1. View Interface Properties Estimate Mean
and Intercept打勾
2. Analyze Data Imputation Bayesian
imputation
3. 依右...
遺漏值的插補
5. 開啟data imputation_c
6. 刪除「圖像」和「語文」等潛在構面的變
數存檔
7. Amos重新讀取data imputation_c
8. 選擇Grouping Variable Imputation_
...
驗證式因素分析
•
•
•
•

一階驗證性因素分析
二階驗證性因素分析
組成信度 (CR)
變異數萃取量 (AVE)

94
驗證式因素分析vs.
探索式因素分析
•
•
•
•

X甲1乙丙2YZ3
XYZ
123
甲乙丙

95
CFA步驟
•
•
•
•
•
•

Schumacker and Lomax(2010)評估流程
1.模型設定(記得要設1)
2.模型辨識(需要3題以上)
3.模型估計(ML利用迭代程序)
4.模型檢定
5.模型修正

96
一階驗證性因素分析

97
組成信度(composite reliability; CR)
• CR值是所有測量變項信度的組合,表示構念指
標的內部一致性,雷同於cronbach α,CR愈高
表示構念的內部一致性愈高,0.7是可接受的門
檻( Hair,1997) ,F...
變異抽取量
(Average of variance extracted,AVE)
• AVE是計算潛在變數之測量變數的變異數解釋力
若AVE愈高,則表示構念有愈高的信度與收斂效
度。理想上標準值須大於0.5
Fornell and Larck...
CFA分析時常見的問題
1. 因素中負荷量不高,如小於0.45。
– 問卷設計不良,缺乏信度
– 觀察變數指定到其它構面(Kline, 2011)

2. 因素中負荷量有些超過1。
– 觀察變數之間有共線性

3. 因素負荷量部份不錯大於0.7...
CFA分析時常見的問題(續)
4. 因素負荷量都不錯,大於0.7,
但模型配適度不佳。
– 殘差不獨立,即樣本不獨立

5. 因素負荷量為負值
– 表反向題忘了轉向

6. CFA根本跑不出來
– 觀察變數之間相關太低
– 觀察變數之間相關為 ...
Modification Indices 用法
• 「View」「Analysis properties」
「Output」「Modification indices」

102
二(高)階驗證性因素分析

103
二(高)階驗證性因素分析
一
階
完
全
有
相
關

104
服務品質二階驗證因素之模型配適指標
二(高)階驗證性因素分析辨識條件
• 每個二階構面至少需要有三個一階構面
• 一階構面至少要有兩個指標
• 二階構面到一階構面的因素負荷要有一條
固定為1
二階CFA的目的
• 在二階模型有4個一階因子以上時,二階
模型卡方值必大於一階因子有相關卡方
值。
• 二階模型為一階模型的簡化,目的在於
簡化結構模型。
• 目標係數(Target coefficient)為
一階因子有相關卡方值/二階模型...
違犯估計(offending estimates)
•

“所估計的參數違反統計所能接受的範圍”
1. 負的誤差變異數 (Heywood Case)
2. 誤差變異數不顯著
3. 標準化迴歸係數接近或超過於1
(以0.95為門檻,Hair et...
Heywood Case發生的原因
(Hair, et al. 2009)

• 樣本數太小
• 未能符合每個構面至少三個變數原則

109
結構模型是構念關係的組合
SEM模型

111
SEM模型

112
SEM模型分析

113
資料輸出、報表解讀
• Analysis Summary分析摘要

114
資料輸出、報表解讀
分析摘要
群組說明
變數摘要
參數摘要
常態性估計
樣本矩陣
模型說明
估計
修正指標
收斂過程
成對參數比較
模型配適度
模型的比較
執行時間

離形心最遠的
觀察值距離

115
資料輸出、報表解讀
• Notes for Model (模型的註解)
報表解讀
• Regression Weights
非標準化迴歸係數

117
報表解讀
• Standardized Regression Weights
標準化迴歸係數

118
報表解讀
• Covariances共變異數

• Correlations
相關係數
報表解讀
• Variances 變異數:檢查是否有違犯估計
模型配適度判斷準則
模型配適度可分成三大評估準則
1. 估計出的配適度>0.5表示愈接近1愈好,
0.9以上為理想值,0.8以上為可接受
2. 估計出的配適度<0.5表示愈接近0愈好,
0.05以下為理想值,0.08以下為可接受
3. 估計出的...
模型配適度
• Model Fit Summary 模型配適度摘要

122
模型配適度

123
模型配適度

124
模型配適度

125
模型配適度

126
AMOS 輸出解釋
1. 絕對配適指標
– 可解釋為樣本共變異數矩陣被模型共變異數矩陣解釋
的比例,類似於R2。

2. 增值配適指標
– 研究模型的配適度與統計基本模型比較改善的程度,
基本模型指的是獨立(虛無)模型。

3. 精簡配適指標
...
配適度指標的限制(Kline,2011,P192~193)
1. 配適度指標的值只是模型的整體配適度或平
均值而已,因此在模型的某些題目仍會有較
大的差異。
2. SEM沒有萬用的指標
– 每一個配適度指標,僅表示資料某一面向
的訊息,因此某一...
配適度指標的限制(Kline,2011,P192~193)
• 良好的配適度不代表有良好的統計檢
定力及解釋能力
– 變數之間相關愈低,愈容易得到良
好的模型配適度。
• 配適度指標不能用來解釋成理論是具
有意義的
– 如某一迴歸估計值的符號方...
絕對配適指標
理論模型與飽和模型比較所得的統計量
1. χ2 test (卡方值)
愈小愈好
2. p值 (未達顯著水準)
p>0.05
3. Normed Chi-square (NC)=χ2 /df
3>NC>1 (嚴謹) NC<5 (寛鬆...
絕對配適指標
理論模型與飽和模型比較所得的統計量
5. RMR (殘差均方和平方根)
6. SRMR (標準化…)
7. RMSEA(漸近…)
尚可)
8. HOELTER(CN)

<0.05
<0.05
<0.08(配適
<0.05(良好)...
P值顯著的爭議
• 實務上卡方值不是個很實用的配適
度指標
• P值在200個樣本以上,幾乎所有的
研究都是顯著的,因此佐以其它的
配適度指標協助判斷Tanaka (1993),
Maruyama (1998) 。
SRMR的求法
• 模型的繪圖區,按 “Plugins”選
“Standardized RMR” ,圖區會出現如左的
表框,千萬不要關閉,直接按 “ ” ,即
可得到SRMR的估計值。

133
增值配適指標
理論模型與獨立模型比較所得的統計量
1.
2.
3.
4.
5.

NFI(規範適配指標)
RFI(相對…)
IFI(增值…)
TLI(非規範…,NNFI) >0.9
CFI (比較…)

>0.9
>0.9
>0.9
>0.9
...
精簡配適指標
罰懲估計參數多的模型
1. PGFI (簡約配適度指標)
2. PNFI (簡約後規範…)
3. PCFI (簡約後適配指標)

>0.50
>0.50
>0.50

135
競爭配適指標
 兩個模型以上才適用
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.

NCP (非集中性參數)
愈小愈好
SNCP(尺度化…)
愈小愈好
ECVI (期望交叉效度指標) 愈小愈好
AIC (赤池資訊標準)
越小越好
CAIC (一致...
結論

• 模式愈複雜(自由度愈少) ,配適度會愈好
• 樣本愈大,愈容易拒絕(p<0.05) ,愈容易犯型二
錯誤。
• Chi-square指標在違反多元常態下,容易膨脹,
通常以 “chi-square/自由度” 修正。
• GFI值隨著...
SEM分析流程圖
1.模型設定
3.選擇衡量工具、 yes
搜集資料
4.模型估計

2.模型辨識

5a.模型配適?

no

no

5.模型修正

yes

模型檢定

5b.解讀估計結果

7.重製結果

5c.考慮其它模型

6.結果...
SEM模型設定
1.模型設定
3.選擇衡量工具、 yes
搜集資料

2.模型辨識 no

• 經過文獻回顧後所產生的研究概念模型,
假設變數與變數之間的關係是存在因果或
共變的關係。 易用性
TAM MODEL
態度
有用性

行為意圖
SEM模型辨識
1.模型設定

3.選擇衡量工具、 yes
搜集資料

2.模型辨識

no

• 指概念模型是否有足夠的資訊可供求出數
學上的最適解。
• Identification=f(自由度、估計參數)
選擇衡量工具、搜集資料
1.模型設定

3.選擇衡量工具、 yes
搜集資料

2.模型辨識

no

• 研究設計:詳細交待分析資料如何產生,
包含問卷的設計、搜集過程、樣本數…或
二手資料的來源等。
模型估計
3.選擇衡量工具、 yes
搜集資料
4.模型估計

2.模型辨識

5a.模型配適?
SEM模型是否配適?

3.選擇衡量工具、 yes
搜集資料
4.模型估計

2.模型辨識

5a.模型配適?

no

6.模型修正

yes

5b.解讀估計結果

• SEM程式分析後會產生多個模型配適指標,
指研究者的假設模型與樣本資料...
解讀估計結果
3.選擇衡量工具、 yes
搜集資料
4.模型估計

2.模型辨識
no

5a.模型配適?

6.模型修正

yes

5b.解讀估計結果

• 當模型配適度指標不錯的情形下,再進行
所有相關係數的解讀。
144
重新修正SEM模型
3.選擇衡量工具、 yes
搜集資料
4.模型估計

2.模型辨識
no

5a.模型配適?

6.模型修正

yes

5b.解讀估計結果

• 配適度如果不能達到一定的水準,則表示模型
設定有問題,須進行模型修正後再重新...
競爭模型或等值模型
5b.解讀估計結果

• SEM無法證明研究者的
模型是最佳模型,因此要
考慮其它的模型,包含等
值模型及競爭模型。

5c.考慮其它模型

7.結果報告

8.重製結果
146
分析報表報告
• 報告分析結果及所代表的
實務意涵。

5b.解讀估計結果

5c.考慮其它模型

7.結果報告

8.重製結果
147
交叉效度分析
• 交叉效度的檢定,證明假設
模型具有一定的穩定性,非
隨機而生 (Capitalization on
chance)。

5b.解讀估計結果

5c.考慮其它模型

7.結果報告

8.重製結果
148
共變異數矩陣的製作
• SEM模型分析中|
Analysis Properties Output
Sample moments打勾
• 執行分析
共變異數矩陣的製作
• View Text Sample Moments
Sample Covariances
• Sample Covariances按右鍵複製
共變異數矩陣的製作
• 共變異數矩陣貼入excel
• 新增一行填入 “N”並填寫樣本數
• 新增一欄並填入ROWTYPE_以下填入
COV
• 變數名稱上加入VARNAME_
• 以上英文字母大小寫不拘
共變異數矩陣的製作
• 存檔或另存新檔為 excel 2003的版本
• Amos 將可順利讀取檔案
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SEM結構方程模型與Amos基礎班-三星統計謝章升-20131122

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SEM結構方程模型與Amos基礎班-三星統計謝章升-20131122

  1. 1. 結構方程式 With Amos 21 基礎班 三星統計 謝章升 fega53@gmail.com 教材原創:張偉豪 版次:2013/11/22謝章升改版 三星課程網 www.tutortristar.com
  2. 2. 菜單 一. Structural Equation Modeling (SEM) 1. 為什麼要用SEM? 2. SEM with Amos,LISREL,Mplus,EQS 二. Amos 21 實作 1. 2. 3. 4. 5. Amos環境介紹 建立路徑圖 適合吃什麼資料? 資料分析 報表解讀 2
  3. 3. 菜單 三. SEM 原則 1. 合理的樣本量 2. 參數設定原則 3. 模型識別 四. 資料整理 1.最大概似插補法 2.迴歸插補法 3.隨機迴歸插補法 4.貝氏估計插補法 3
  4. 4. 菜單 五.驗證式因素分析(最重要的起點) (Confirmatory Factor Analysis, CFA) 1. 一階驗證性因素分析(first order) 2. 二階驗證性因素分析(second order) 3. 組成信度 (CR)與變異數萃取量 (AVE) 六.SEM 模型適合度 1. 評估整體模型配適度 2. 違犯估計的檢查 3. Amos 報表解讀 4
  5. 5. 菜單 七.Amos 配適度指標介紹 1. 絕對配適指標 2. 增值配適指標 3. 精簡配適指標 4. 競爭配適指標 5
  6. 6. 推薦中文書 • 1.適合初學者 • 2.有標準作業流程 (SOP)可以依循,像做 菜樣輕鬆 • 3.書中整理好SEM的 Key Papers • 4.目標為完成一般的 SEM模型 • 5.三星統計賣很便宜
  7. 7. 推薦中文書 • 1.有寫到SEM前端的 資料處裡-藉由SPSS • 2.有完整的標準流程 帶領 • 3.唯一缺點是較少 篇幅解釋原理 • 4.有介紹較深的後端 模型修飾技巧 • 5.三星統計賣很便宜
  8. 8. 推薦英文書 • 1.針對初學者而寫 • 2.作者不是用數學式 來表達,而是運用實例 與研究案例 • 3.中文材料無法滿足 求知時,第一本推薦的 英文書 8
  9. 9. SEM-成長快速的統計技術 (引述Herhberger, 2003) • • • • • 心理學期刊上SEM文章越來越多 SEM成為心理學常用的統計技術 方法論上SEM期刊被大量引用 SEM書籍大幅增加 SEM的研討會愈來愈多 • 在台灣與中國大陸: SEM的研習營慢慢與SPSS一樣多 9
  10. 10. SEM發表的期刊論文較好嗎? (引述Babin, Hair, Boles, 2008) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 不用SEM的PAPERS比較容易被拒絕? 使用SEM的PAPERS評價比較高? 使用SEM是否對Reviewers較有影響力? 軟體使用Amos是否比LISREL容易被拒絕? 模型配適度好壞是否會影響Reviewers評價? 美國人使用SEM是否比其它國家的學者多? 美國人用SEM投稿是否比其它國家的人有優勢? Ans:OOOXXOX 10
  11. 11. 為什麼要用SEM? • 1.傳統統計方法只能分析觀察變數 • 2.傳統的統計方法假設測量沒有誤差 • 3.保留變數的完整訊息 • 4.無法同時處理直接效果與間接效果 • 5.可以完整重置其他研究的結果
  12. 12. 傳統只能分析觀察變數
  13. 13. 傳統假設測量沒有誤差
  14. 14. 保留變數的完整訊息 金牛男 愛你的表現 = 3 天蠍男 愛你的表現 = 3 他們都願意為妳做三件事, 但誰比較愛妳?
  15. 15. 保留變數的完整訊息 金牛男 天蠍男
  16. 16. 無法同時處理直接效果與間接效果
  17. 17. 可以完整重置其他研究的結果 如果我拿到: 1.您的SEM架構圖Amos為例為.amw檔 2.您的共變異數矩陣 我可以: 跑出跟您一樣的報表 好處: 跨群組/跨國比較的研究 資料來源變容易
  18. 18. SEM with Amos,LISREL,Mplus,EQS
  19. 19. 二. Amos 21 實作教學重點 • 1.運用拖拉點選的畫圖方式 • 2.不從寫方程式入門 • 3.用實例不用數學解釋 • 4.有標準流程跟隨 • 5.舉生活實例與口訣幫助記憶 • 6.教您引用那些Papers 19
  20. 20. 叫出Amos 21主程式 • 程式集 IBM SPSS Statistics IBM SPSS Amos 21 Amos Graphics
  21. 21. Amos操作環境 繪圖區 超出邊界,不影響分析 結果,但影響出圖 操作模式 21
  22. 22. 顯示區說明 Select input or output path diagram(顯示輸入,輸出結果) List of groups(群組列表) List of models(模型列表) List of parameter format (顯示參數格式) Summary of computations (計算過程摘要) File list (Amos graphic) (分析資料圖檔檔案列表) 22
  23. 23. 工具列圖示說明 圖形 功能說明 圖形 功能說明 製作觀察變數 列出模型變數 製作潛在變數 列出資料變數 製作指標變數 選擇單一物件 單向箭頭因果關係 選擇所有物件 共變變數相關 取消選擇所有物件 內生變數的誤差變數 複製物件 標題內容 移動物件 23 23
  24. 24. 工具列圖示說明 圖形 功能說明 圖形 功能說明 移除選取物件 選擇資料檔 變更物件大小 分析屬性設定 旋轉潛在變數指標 執行計算 映射潛在變數指標 複製路徑圖 移動路徑參數 檢視輸出報表結果 螢幕上移動路徑圖 儲存路徑圖 路徑最佳配適 物件的屬性 24 24
  25. 25. 工具列圖示說明 圖形 功能說明 圖形 功能說明 物件之間的屬性拖曳 放大鏡檢視 維持對稱性 貝氏估計 放大選取區琙 多群組分析 放大路徑圖 列印路徑圖 縮小路徑圖 上一步 路徑圖整頁顯示在螢幕上 下一步 調整路徑圖大小以符合畫面 模式搜尋
  26. 26. 練習一:建立TAM路徑分析圖
  27. 27. 選擇資料檔分析 • 選擇資料檔 選取資料檔 選擇資料檔
  28. 28. 將變數置入路徑圖中 • 列出檔案中的變數名稱 • 內容與SPSS資料建檔一致 • 將題目拖曳至方框中
  29. 29. 選擇輸出結果 選擇輸出那些結果 (要勾才有標準化的值) • 執行分析(就是這個鋼琴鍵) • 按紅色箭頭即可看到結果 (操作模式vs.輸出模式) •
  30. 30. 選擇輸出結果 有點選才會 有標準化的值
  31. 31. Analysis Properties (Output) 收斂過程 標準化估計 複相關平方 樣本COV矩陣 期望COV矩陣 含潛在變項 的期望矩陣 輸 出 報 表 選 項 殘差矩陣 修正指標 31
  32. 32. Analysis Properties (Output) 直接,間接及總效果 因素分數加權值 輸 出 報 表 選 項 共變異數估計值 相關估計值 差異決斷值 z-test 常態及極端值檢驗 觀察資訊矩陣 修正指標預設門檻 32
  33. 33. Analysis Properties (Estimation)
  34. 34. Amos內建估計方法 Kline, 2005 • GLS及ULS均屬全訊息的估計方法,ULS 需要所有觀察變數的尺度一樣。 • ML比ULS有效率,因為可得到較小的 標準誤。 • GLS為WLS (ADF)的一分支,WLS可用在 資料嚴重非常態的情形下;ADF適用於大 樣本(>1000) ,又稱為理論上最佳法。 • GLS及ULS比ML的優點為運算時間短,但 在現今電腦發達下,已無實質意義了。 34
  35. 35. 練習二:迴歸分析圖
  36. 36. Amos繪圖流程 製作潛在變數 讀取資料檔案 參數名稱設定 複製物件 交待變數名稱 計算估計值 製作觀察變數 分組(若有) 檢視輸出值 建立潛在變數 之間關係 分析屬性 視窗設定 36
  37. 37. 建立結構模型 繪製潛在變數並利用複製移到適當位置 將每個潛在變數增加三個指標 旋轉至適當的位置 繪製因果關係 內生變數加殘差 Plugins Name Unobserved Variables 將殘差命名 • 調整殘差編號的位置 • • • • • •
  38. 38. Title製作 • 利用Title 將常用的配適度指標顯示 於圖面上 38
  39. 39. Title 常用輸入語法(一) 配適度 測量量數 統計量 關鍵詞 配適度 測量量數 統計量 關鍵詞 NPAR npar PRATIO pratio FMIN fmin NCP ncp 卡方值 cmin 自由度 df 格式 format p-value p 群組 group 卡方/自由度 cmindf 模式 model RMSEA rmsea GFI gfi AGFI agfi 39
  40. 40. Title 常用輸入語法(二) 配適度 測量量數 統計量 關鍵詞 配適度 測量量數 統計量 關鍵詞 PCLOSE pclose ECVI ecvi HOELTER (0.05) hfive HOELTER (0.01) hone AIC aic BIC bic TLI tli CFI cfi PNFI pnfi PCFI pcfi NFI nfi NCP ncp 40
  41. 41. 練習三:TAM結構分析模型 • 潛在變數的路徑分析(SEM分析) • 每個潛在變數至少3個觀察變數 41
  42. 42. 物件屬性複製的功能說明 圖形(圓形或方形)大小的複製 垂直對齊 水平對齊 複製物件名稱 設參數限制一樣,如1或0 設參數位置一樣 設物件字型大小一樣 設參數字型大小一樣 不重要 42
  43. 43. Interface properties (介面屬性) • “view” “interface properties” • Amos操作介面屬性設定 • 在Amos操作環境下, 可以用”Ctrl-I”直接啟動 43
  44. 44. Interface properties (page layout) • 調整繪圖區域的大小 44
  45. 45. Interface properties (formats) • 可以用來增加 圖形估計參數 的小數位數 45
  46. 46. Interface properties (colors) • 改變圖形的 顏色 46
  47. 47. Interface properties (typefaces) • 更改圖形上 顯示的字型 47
  48. 48. Interface properties (pen width) • 改變圖形上箭頭 的大小及框線的 粗細 48
  49. 49. Interface properties (misc) • 圖形是否 顯示標籤 49
  50. 50. 資料的處理(分析)-Estimation 系統內定 估計平均數及截距 資料不符常態性假設,至少要1000個樣本以上 50
  51. 51. SEM常用的名詞 • 參數(parameter): – 又稱母數,帶有「未知」與「估計」的特質。如沒特 別說明,一般指的是自由參數。 • 自由參數(free parameter): – 在Amos所畫的每一條線均是一個參數,除設為固定 參數者外; – 自由估計參數愈多,自由度(df)愈小。 • 固定參數(fix parameter): – Amos 圖上被設定為0或1或任何數字的線,均是固定 參數。 – 圖上未連結的關係,Amos均設定為0。 51
  52. 52. SEM常用的名詞 • 觀察變項(observed, measured, indicator or manifest variables): • (在資料檔中的變數) – 人們可以直接觀察,並進行測量的變量, 如身高、體重、價格、收入等。 52
  53. 53. SEM常用的名詞 • 潛在變項(latent, unobserved variables, factor or construct): (資料檔看不到) – 不可以直接進行觀測,但可以藉由觀察變項反 應的變量,如顧客滿意度、忠誠度等。 • 潛在變項會受到觀察變項的影響,潛在變項之間 也會相互影響,這些影響關係又分為 “因果關係”及 “相關關係”。 53
  54. 54. SEM常用的名詞 • 外生變數(exogenous):(自變數) – 用來預測變數的變數,本身不具有測量誤差的 變量(unique, error variables),有潛在及觀察 變數數兩種。 – 模型中沒有被任何箭頭刺到的變數即為外生變 數。 – 如下圖的信任,為一外生觀察變數。 54
  55. 55. SEM常用的名詞 • 內生變數(endogenous):(依變數) – 被自變數預測的變數,本身具有測量誤差的變 量,即使該變數也有去預測別的變數,有潛在 及觀察變數兩種。 – 凡是在模型中被箭頭刺到的變數即為內生變數, 如Q1~Q3,S1~S3,服務品質及滿意度。 55
  56. 56. SEM常用的名詞 • 誤差 (Error or E) e1~e6 – 測量變數被估計後無法解釋的變異。 • 干擾 (Disturbance or D): e7 – 潛在變數經估計後無法解釋的變異。 • 誤差=干擾=殘差(residual)=不可解釋變異 56
  57. 57. Amos圖解說明
  58. 58. Amos圖解說明
  59. 59. 三.SEM原則
  60. 60. SEM樣本數需求 • 經驗法則為每個預測變數用15個樣本 (James Stevens, 1996) • Bentler and Chou (1987) 提出樣本數至少 為估計參數的5倍(在符合常態,無遺漏值及 例外值下),否則要15倍的樣本數 • Loehlin (1992)提出,一個有2~4個因素的 模型,至少100個樣本,200個更好 • 小樣本容易導致收斂失敗、不適當的解(違 犯估計) 、低估參數值及錯誤的標準誤 60
  61. 61. SEM分析樣本數需求 (Hair, et.al., 2009, ch. 12) Hair, Joseph F., William C. Black , Barry J. Babin , Rolph E. Anderson. (2009) Multivariate Data Analysis (7th Edition). Englewood Cliffs, N.J. Prentice Hall. 61
  62. 62. SEM參數設定原則 (Raycov & Marcoulides, 2006) 1. 所有獨立變數的變異數均是模型的參數 2. 所有外生變數之間的共變異數都均是模型 的參數 3. 所有與潛在變項有關的因素負荷量均是模 型的參數 4. 所有測量變項之間或潛在變項之間的迴歸 係數都是模型的參數 5. 與內生變項有關的量數都不是模型的參數 6. 對每一個潛在變項,必須給定一個適當的 潛在量尺 62
  63. 63. 所有外生變數的變異數 均是模型的估計參數 63
  64. 64. 所有自變數之間的共變異數都是 模型的估計參數 64
  65. 65. Amos路徑分析與SPSS迴歸比較 Coefficientsa SPSS輸出結果 Unstandardized Coefficients Model B Std. Error 1 (Constant) -.539 .164 ATTavg .274 .038 SNavg .216 .045 PBCavg .590 .046 a. Dependent Variable: BIavg Standardized Coefficients Beta .224 .185 .471 t -3.275 7.165 4.763 12.699 Sig. .001 .000 .000 .000 65
  66. 66. 共變為何一定要存在 • 迴歸偏相關的估計公式己將共變 (相關係數)納入估計 x1 r12 x2 b1 b2 d1 y1 b1 = rb1 − rb 2 r12 (1 − r )(1 − r ) 2 b2 • 實務上來看,不可能有幾個外生變數 同時估計內生變數,而外生變數之間 是不相關的。 2 12
  67. 67. 所有潛在(觀察)變數變數之間的因素負 荷量均是模型的估計參數 67
  68. 68. 所有的觀察(潛在)變數之間的迴歸係數都 是模型的估計參數 68
  69. 69. 內生變數的變異數、共變異數及外生變數與 內生變數之間的共變異數都不是模型的估計 參數 ㄨ ㄨ ㄨ ㄨ
  70. 70. 對每一個潛在變項, 必須給定一個適當的潛在量尺 • 潛在變項與一般測量變項最大的不同在其 「不可直接量測」的特性,因此潛在變項 缺乏一個自然存在的尺度,也就是沒有單 位。 • 因此,必須以人為的手段設定尺度,讓 潛在變數可以解讀。
  71. 71. SEM參數設定原則-第6原則探討 • • SEM最常使用的方法是將「外生潛在變項」 變異數設為1;或將潛在變項其中的一個「測 量變項與潛在變項」的因素負荷量設為1。 兩種方法結果模型配適度不變,但因素負荷 量會有稍微的差異。 71
  72. 72. 模型識別 • • • • • • • p:模型中所有觀察變數 DP (data point) : DP (df)=(p)(p+1)/2 t-rule:自由估計的參數數目 t≦ DP =(p)(p+1)/2 t<DP:過度辨識 (over identified) t=DP:恰好辨識 (just identified) t>DP:不足辨識 (under identified) 72
  73. 73. 實例說明 1. 2. 3. • a+b=6 2a+b=10 3a+b=12 a 和b為估計參數,三個方程式為過度 辨識,1及2式可得a=4,b=2,代入3式 得14,(14-12)2=4 (殘差) • 若a=3,b=3,則(0)2+(10-9)2+(0)2=1
  74. 74. SEM實務上的基本要求 1. 模型中潛在因素至少應為兩個 (Bollen, 1989) 2. 量表最好為七點尺度 (Bollen, 1989) 3. 每個潛在構面至少要有三個題目, 五~七題為佳 (Bollen, 1989) 4. 每一指標不得橫跨到其它潛在因素上 (Bollen, 1989) 5. 問卷最好引用自知名學者,儘量不要自己創造 6. 理論架構要根據學者提出的理論作修正 7. 模型主要構面維持在5個以內,不要超過7個 74
  75. 75. Formative vs. Reflective 收入 朋友 職業 收入 社經地位 教育 健康 住宅 休閒
  76. 76. Formative vs. Reflective 加密技術 網路購物 SSL憑證 網路刷卡 網路信任 網域驗證 網路註冊 組織驗證 加入社群 延伸驗證
  77. 77. CFA模型設定的考量 77
  78. 78. CFA模型設定的考量 78
  79. 79. 以下這個又如何呢? 79
  80. 80. 結構方程模型的分析案例
  81. 81. 遺漏值與極端值 • 遺漏值指的是某些變數缺乏測量值 • 極端值指的是某些變數在數字上的距離 遠離其他的變數 • 這兩種情形在SEM分析中可能造成參數 估計的偏誤或模形無法正定,不可以等閒 視之。 81
  82. 82. 遺漏值的偵測 • 變數遺漏值 – 分析敘述性統計 次數分配表 – 將變數選入右側視窗 確定 82
  83. 83. 遺漏值的偵測 • 樣本遺漏值 – 轉換計算 變數函數 選擇Nmiss – 將變數選入 右側視窗 確定 83
  84. 84. 遺漏值的次數分配 • 分析敘述性統計次數分配表 選入NMISS確定 84
  85. 85. 遺漏值的處理 • 樣本數大的時候,可以直接移除具遺漏值 的樣本。 – 註:在Amos 分析中請以SPSS16.0以上的版本 移除,否則Amos將無法讀取檔案。 • 如果樣本數不大,可以資料插補的方式進 行,如此可以維持一定的樣本,也可以保 持足夠的統計檢定力。 85
  86. 86. 遺漏值插補 • Amos進行分析不可以有遺漏值存在,因此 資料若有遺漏值需進行插補。插補方法有4 種 • • • • 最大概似插補法 迴歸插補法 隨機迴歸插補法 貝氏估計插補法 86 86
  87. 87. 遺漏值插補-ML插補 • View Interface Properties Estimate Mean and Intercept打勾 分析標準化輸出 87 87
  88. 88. 遺漏值插補- Regression imputation • Analyze Data Imputation Regression imputation 88 88
  89. 89. 遺漏值插補Stochastic regression imputation • Analyze Data Imputation Stochastic regression imputation 89 89
  90. 90. 遺漏值插補-Bayesian imputation • Analyze Data Imputation Bayesian imputation 90 90
  91. 91. 遺漏值插補-不同方法的比較 資料插補-ML插補法 資料插補-regression 資料插補-stochastic 資料插補-bayesian 91 91
  92. 92. 遺漏值的插補 1. View Interface Properties Estimate Mean and Intercept打勾 2. Analyze Data Imputation Bayesian imputation 3. 依右圖設定 4. 貝氏估計由綠色臉變成 黃色笑臉 表收斂完成 92
  93. 93. 遺漏值的插補 5. 開啟data imputation_c 6. 刪除「圖像」和「語文」等潛在構面的變 數存檔 7. Amos重新讀取data imputation_c 8. 選擇Grouping Variable Imputation_ Group Value 選擇任一組樣本分析 9. 直到所有組別測試完畢,留下估計值及配 適度較好的樣本進入分析。 93
  94. 94. 驗證式因素分析 • • • • 一階驗證性因素分析 二階驗證性因素分析 組成信度 (CR) 變異數萃取量 (AVE) 94
  95. 95. 驗證式因素分析vs. 探索式因素分析 • • • • X甲1乙丙2YZ3 XYZ 123 甲乙丙 95
  96. 96. CFA步驟 • • • • • • Schumacker and Lomax(2010)評估流程 1.模型設定(記得要設1) 2.模型辨識(需要3題以上) 3.模型估計(ML利用迭代程序) 4.模型檢定 5.模型修正 96
  97. 97. 一階驗證性因素分析 97
  98. 98. 組成信度(composite reliability; CR) • CR值是所有測量變項信度的組合,表示構念指 標的內部一致性,雷同於cronbach α,CR愈高 表示構念的內部一致性愈高,0.7是可接受的門 檻( Hair,1997) ,Fornell and Larcker (1981)建議 值為0.6以上。 • 計算公式 – 構念的組成信度=(Σ標準化因素負荷量)2/ ((Σ 標準化因素負荷量)2+(Σ各測量變項的測量誤 差)) (Jöreskog and Sörbom, 1996) 。 98
  99. 99. 變異抽取量 (Average of variance extracted,AVE) • AVE是計算潛在變數之測量變數的變異數解釋力 若AVE愈高,則表示構念有愈高的信度與收斂效 度。理想上標準值須大於0.5 Fornell and Larcker(1981) ,0.36~0.5為可接受 門檻。 • 計算公式 – AVE=Σ(因素負荷量2)/((Σ因素負荷量)2+ (Σ各測量變項的測量誤差)) (Jöreskog and Sörbom , 1996) 99
  100. 100. CFA分析時常見的問題 1. 因素中負荷量不高,如小於0.45。 – 問卷設計不良,缺乏信度 – 觀察變數指定到其它構面(Kline, 2011) 2. 因素中負荷量有些超過1。 – 觀察變數之間有共線性 3. 因素負荷量部份不錯大於0.7, 部份不佳小於0.5。 – 潛在構面可能不是一個,而是兩個潛 在構面 100
  101. 101. CFA分析時常見的問題(續) 4. 因素負荷量都不錯,大於0.7, 但模型配適度不佳。 – 殘差不獨立,即樣本不獨立 5. 因素負荷量為負值 – 表反向題忘了轉向 6. CFA根本跑不出來 – 觀察變數之間相關太低 – 觀察變數之間相關為 “1” 101
  102. 102. Modification Indices 用法 • 「View」「Analysis properties」 「Output」「Modification indices」 102
  103. 103. 二(高)階驗證性因素分析 103
  104. 104. 二(高)階驗證性因素分析 一 階 完 全 有 相 關 104
  105. 105. 服務品質二階驗證因素之模型配適指標
  106. 106. 二(高)階驗證性因素分析辨識條件 • 每個二階構面至少需要有三個一階構面 • 一階構面至少要有兩個指標 • 二階構面到一階構面的因素負荷要有一條 固定為1
  107. 107. 二階CFA的目的 • 在二階模型有4個一階因子以上時,二階 模型卡方值必大於一階因子有相關卡方 值。 • 二階模型為一階模型的簡化,目的在於 簡化結構模型。 • 目標係數(Target coefficient)為 一階因子有相關卡方值/二階模型卡方值 • 目標係數愈接近1表示二階模型愈具有 代表性。
  108. 108. 違犯估計(offending estimates) • “所估計的參數違反統計所能接受的範圍” 1. 負的誤差變異數 (Heywood Case) 2. 誤差變異數不顯著 3. 標準化迴歸係數接近或超過於1 (以0.95為門檻,Hair et. Al. 1998) 4. 有太大的標準誤 108
  109. 109. Heywood Case發生的原因 (Hair, et al. 2009) • 樣本數太小 • 未能符合每個構面至少三個變數原則 109
  110. 110. 結構模型是構念關係的組合
  111. 111. SEM模型 111
  112. 112. SEM模型 112
  113. 113. SEM模型分析 113
  114. 114. 資料輸出、報表解讀 • Analysis Summary分析摘要 114
  115. 115. 資料輸出、報表解讀 分析摘要 群組說明 變數摘要 參數摘要 常態性估計 樣本矩陣 模型說明 估計 修正指標 收斂過程 成對參數比較 模型配適度 模型的比較 執行時間 離形心最遠的 觀察值距離 115
  116. 116. 資料輸出、報表解讀 • Notes for Model (模型的註解)
  117. 117. 報表解讀 • Regression Weights 非標準化迴歸係數 117
  118. 118. 報表解讀 • Standardized Regression Weights 標準化迴歸係數 118
  119. 119. 報表解讀 • Covariances共變異數 • Correlations 相關係數
  120. 120. 報表解讀 • Variances 變異數:檢查是否有違犯估計
  121. 121. 模型配適度判斷準則 模型配適度可分成三大評估準則 1. 估計出的配適度>0.5表示愈接近1愈好, 0.9以上為理想值,0.8以上為可接受 2. 估計出的配適度<0.5表示愈接近0愈好, 0.05以下為理想值,0.08以下為可接受 3. 估計出的配適度不在0~1之間,表示值 愈低愈好
  122. 122. 模型配適度 • Model Fit Summary 模型配適度摘要 122
  123. 123. 模型配適度 123
  124. 124. 模型配適度 124
  125. 125. 模型配適度 125
  126. 126. 模型配適度 126
  127. 127. AMOS 輸出解釋 1. 絕對配適指標 – 可解釋為樣本共變異數矩陣被模型共變異數矩陣解釋 的比例,類似於R2。 2. 增值配適指標 – 研究模型的配適度與統計基本模型比較改善的程度, 基本模型指的是獨立(虛無)模型。 3. 精簡配適指標 – 決定研究模型是否太過複雜,同一筆樣本資料但相似 的模型以精簡指標愈大者愈好。 4. 競爭配適指標 – 非巢狀模型比較用的配適指標,愈小愈好,沒有標準 值。 127
  128. 128. 配適度指標的限制(Kline,2011,P192~193) 1. 配適度指標的值只是模型的整體配適度或平 均值而已,因此在模型的某些題目仍會有較 大的差異。 2. SEM沒有萬用的指標 – 每一個配適度指標,僅表示資料某一面向 的訊息,因此某一指標良好,不表示模型 配適良好 3. 配適度指標的值與模型是否設定是否正確沒 太大的相關 – 如模型有4個構面,而且配適度好,並不代 表你的模型是對的,僅能告訴大家模型與 樣本資料的配適良好。
  129. 129. 配適度指標的限制(Kline,2011,P192~193) • 良好的配適度不代表有良好的統計檢 定力及解釋能力 – 變數之間相關愈低,愈容易得到良 好的模型配適度。 • 配適度指標不能用來解釋成理論是具 有意義的 – 如某一迴歸估計值的符號方向與理論值相 反,即使配適度良好,也不能說是正確的, 須要有良好的解釋。
  130. 130. 絕對配適指標 理論模型與飽和模型比較所得的統計量 1. χ2 test (卡方值) 愈小愈好 2. p值 (未達顯著水準) p>0.05 3. Normed Chi-square (NC)=χ2 /df 3>NC>1 (嚴謹) NC<5 (寛鬆) 4. GFI (配適度) >0.90 5. AGFI (調整後…) >0.90 130
  131. 131. 絕對配適指標 理論模型與飽和模型比較所得的統計量 5. RMR (殘差均方和平方根) 6. SRMR (標準化…) 7. RMSEA(漸近…) 尚可) 8. HOELTER(CN) <0.05 <0.05 <0.08(配適 <0.05(良好) >200 131
  132. 132. P值顯著的爭議 • 實務上卡方值不是個很實用的配適 度指標 • P值在200個樣本以上,幾乎所有的 研究都是顯著的,因此佐以其它的 配適度指標協助判斷Tanaka (1993), Maruyama (1998) 。
  133. 133. SRMR的求法 • 模型的繪圖區,按 “Plugins”選 “Standardized RMR” ,圖區會出現如左的 表框,千萬不要關閉,直接按 “ ” ,即 可得到SRMR的估計值。 133
  134. 134. 增值配適指標 理論模型與獨立模型比較所得的統計量 1. 2. 3. 4. 5. NFI(規範適配指標) RFI(相對…) IFI(增值…) TLI(非規範…,NNFI) >0.9 CFI (比較…) >0.9 >0.9 >0.9 >0.9 134
  135. 135. 精簡配適指標 罰懲估計參數多的模型 1. PGFI (簡約配適度指標) 2. PNFI (簡約後規範…) 3. PCFI (簡約後適配指標) >0.50 >0.50 >0.50 135
  136. 136. 競爭配適指標  兩個模型以上才適用 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. NCP (非集中性參數) 愈小愈好 SNCP(尺度化…) 愈小愈好 ECVI (期望交叉效度指標) 愈小愈好 AIC (赤池資訊標準) 越小越好 CAIC (一致性…) 越小越好 BCC (Browne-Cudeck 標準) 越小越好 BIC(貝氏資訊標準) 越小越好 ECVI、AIC及BIC是較常用的競爭配適度指標 136
  137. 137. 結論 • 模式愈複雜(自由度愈少) ,配適度會愈好 • 樣本愈大,愈容易拒絕(p<0.05) ,愈容易犯型二 錯誤。 • Chi-square指標在違反多元常態下,容易膨脹, 通常以 “chi-square/自由度” 修正。 • GFI值隨著樣本數及估計參數的增加而增加。 • AGFI樣本數小時容易被低估。 • SRMR隨著樣本數及估計參數增加而變小。 • NCP值隨著樣本數增加而增加。 • CFI(樣本數小時表現良好)較不受樣本數的影響。 • RMSEA較不受樣本數的影響。 • NFI會隨著估計參數的增加而增加, 因此以NNFI(TLI)取代 137
  138. 138. SEM分析流程圖 1.模型設定 3.選擇衡量工具、 yes 搜集資料 4.模型估計 2.模型辨識 5a.模型配適? no no 5.模型修正 yes 模型檢定 5b.解讀估計結果 7.重製結果 5c.考慮其它模型 6.結果報告 138
  139. 139. SEM模型設定 1.模型設定 3.選擇衡量工具、 yes 搜集資料 2.模型辨識 no • 經過文獻回顧後所產生的研究概念模型, 假設變數與變數之間的關係是存在因果或 共變的關係。 易用性 TAM MODEL 態度 有用性 行為意圖
  140. 140. SEM模型辨識 1.模型設定 3.選擇衡量工具、 yes 搜集資料 2.模型辨識 no • 指概念模型是否有足夠的資訊可供求出數 學上的最適解。 • Identification=f(自由度、估計參數)
  141. 141. 選擇衡量工具、搜集資料 1.模型設定 3.選擇衡量工具、 yes 搜集資料 2.模型辨識 no • 研究設計:詳細交待分析資料如何產生, 包含問卷的設計、搜集過程、樣本數…或 二手資料的來源等。
  142. 142. 模型估計 3.選擇衡量工具、 yes 搜集資料 4.模型估計 2.模型辨識 5a.模型配適?
  143. 143. SEM模型是否配適? 3.選擇衡量工具、 yes 搜集資料 4.模型估計 2.模型辨識 5a.模型配適? no 6.模型修正 yes 5b.解讀估計結果 • SEM程式分析後會產生多個模型配適指標, 指研究者的假設模型與樣本資料配適的程 度。 143
  144. 144. 解讀估計結果 3.選擇衡量工具、 yes 搜集資料 4.模型估計 2.模型辨識 no 5a.模型配適? 6.模型修正 yes 5b.解讀估計結果 • 當模型配適度指標不錯的情形下,再進行 所有相關係數的解讀。 144
  145. 145. 重新修正SEM模型 3.選擇衡量工具、 yes 搜集資料 4.模型估計 2.模型辨識 no 5a.模型配適? 6.模型修正 yes 5b.解讀估計結果 • 配適度如果不能達到一定的水準,則表示模型 設定有問題,須進行模型修正後再重新估計。 • 不錯的配適度是模型繼續分析的必要條件,配 適度不佳,所有估計係數都是沒意義的。 145
  146. 146. 競爭模型或等值模型 5b.解讀估計結果 • SEM無法證明研究者的 模型是最佳模型,因此要 考慮其它的模型,包含等 值模型及競爭模型。 5c.考慮其它模型 7.結果報告 8.重製結果 146
  147. 147. 分析報表報告 • 報告分析結果及所代表的 實務意涵。 5b.解讀估計結果 5c.考慮其它模型 7.結果報告 8.重製結果 147
  148. 148. 交叉效度分析 • 交叉效度的檢定,證明假設 模型具有一定的穩定性,非 隨機而生 (Capitalization on chance)。 5b.解讀估計結果 5c.考慮其它模型 7.結果報告 8.重製結果 148
  149. 149. 共變異數矩陣的製作 • SEM模型分析中| Analysis Properties Output Sample moments打勾 • 執行分析
  150. 150. 共變異數矩陣的製作 • View Text Sample Moments Sample Covariances • Sample Covariances按右鍵複製
  151. 151. 共變異數矩陣的製作 • 共變異數矩陣貼入excel • 新增一行填入 “N”並填寫樣本數 • 新增一欄並填入ROWTYPE_以下填入 COV • 變數名稱上加入VARNAME_ • 以上英文字母大小寫不拘
  152. 152. 共變異數矩陣的製作 • 存檔或另存新檔為 excel 2003的版本 • Amos 將可順利讀取檔案
  153. 153. 三星課程網 www.tutortristar.com 153

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