18. 10.2.2 Mechanics
(10.18)
( ) ( )
= (10.19)
( ) ( )
( ) ( ) ( )
YY YX
XY XX
y y
S S
S
S S
E Y Y E Y X
E X Y E X X
E Y Y E H E H E
y= var( ) (10.21)
var( ) cov( , )
= (10.22)
cov( , ) var( )
var( ) cov( , )
cov( , ) var( )
y
y y y x
x y x x
H
H H
H
H H
H
-1 1
-1 -1
1 1 1
1
(10.23)
var(H)=E B ( ) ( )
=B ( + )B (10.24)
( )
Z Z B
B B B
B
1 1 1
y
1
(10.25)
( )
= (10.26)y y x
x y x x
B B B
B
32. 另一種寫法
TI SEM for Modeling The Adoption Of Innovation
DA NI=10 NO=188 NG=1 MA=KM
LA
y1 y2 x1 x2 x3 x4 x5 x6
SE
1 2 3 4 5 6 7 8 /
KM =
1.000
0.599 1.000
0.478 0.571 1.000
0.464 0.580 0.763 1.000
0.360 0.481 0.628 0.720 1.000
0.263 0.110 0.187 0.208 0.122 1.000
0.248 0.156 0.124 0.139 0.051 0.437 1.000
0.222 0.104 0.155 0.191 0.054 0.542 0.421 1.000/
MO NX=6 NY=2 NK=2 NE=1 LY=FU,FR LX=FU,FR GA=FU,FR PH=SY,FR PS=DI,FR TE=DI,FR TD=DI,FR
LE adopt
LK value leu
PA GA
1 1
PA LY
0
1
PA LX
1 0
1 0
1 0
0 1
0 1
0 1
PA PH
0
1 0
PA PS
1
PA TE
1 1
PA TD
1 1 1 1 1 1
VALUE 1.0 LY(1,1) PH(1,1) PH(2,2)
PD
OU ALL
33. 10.4 Questions Regarding The
Application of Structural
Equations-Latent Variable
模型診斷(Model Diagnostics):
-Failure to Converge
-Infeasible Estimates
-Pattern of Residuals
-Modification Indices
34. 1.Failure to Converge
在SEM-Latent Variable中,每個可觀察的共變
異數被模型化為模型參數的高度非線性組合
在使目標函數最大化前(get stuck),便停止尋找
係數估計值,可能會使得此模型之係數估計值及標
準差將會不正確
有時可使用另一組起始參數解,以解決此問題
Failure to Converge也有可能是因為模型設定不
當但所產生
37. 4.Modification Indices
Modification Indices 為模型適合度差且被拒絕時改善之依
據
Modification Indices :
某一未被估計之模型參數對目標函數的一階導數(first
derivative),即若估計此參數,目標函數的改善值
Free one parameter at a time, rerun the model, and
then recalculate the modification indices.
一階導數為目標函數之斜率(反映〝目標函數所
改善之值〞對〝每單位參數值變動〞之關係)