网上科普有关“结构方程模型修正方式有哪些”话题很是火热，小编也是针对结构方程模型修正方式有哪些寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
结构方程模型修正方式如下：
一、对路径进行修正
1、将没有达到显著性水平的影响路径删除，如果外因潜变量对内因潜变量的路径系数不显著（γ系数值，p>0.05），或内因潜在变量间关系的路径系数不显著（β系数值，p>0.05），则这些不显著的直接效果路径可以删除。
2、删除不合理路径，如果增加的路径系数的正负号与原先理论文献或经验法则相反，则此条路径系数应该删除。
3、限制路径。新增加一些相关或者因果关系的限制。但是增列的参数关系不能违反SEM的假定。
（1）外因潜变量与内因潜变量的指标变量间没有直接关系。
（2）内因潜变量与外因潜变量的指标变量间没有直接关系。
（3）外因潜变量的指标变量与内因潜变量的指标变量间没有直接关系。
（4）指标变量的残差项与潜在变量间无关（不能建立共变关系），指标变量的残差项可以有共变关系，但是指标变量间的残差项间不能建立路径因果关系。
二、通过修正指标进行修正
较大的修正指标搭配较大的期望参数改变值表示该参数应被释放，因为释放的结果可以使整体契合度的卡方值降低很多，且获得较大的参数改变。
在CFA模型匹适中，根据修正指标来修正原先的假设模型，虽然可以有效的改善模型的匹适度，降低卡方值，使得假设模型契合实际数据，但如此不断修正假设模型，更改参数设定及变量间的关系，修正以后的新模型已原理CFA本质。
结构方程模型(SEM)包括连续潜变量之间的回归模型(Bollen, 1989; Browne & Arminger, 1995;Joreskog & Sorbom, 1979)。也就是说，这些潜变量是连续的。这里需要注意的是：1. 潜变量(latent variables)是与观察变量(Observed variables)相对的，可通过数据分析观察；2. 观察变量可以是连续的(continuous)、删失的(censored)、二进制的(binary)、有序的(ordinal)、无序的(nominal)、计数的(counts)，或者是这些类别的组合形式。
SEM有两个部分：一个测量模型(measurement model)和一个结构模型(structural model)。
测量模型 相当于一个多元回归模型(multivariate regression model)，用于描述一组可观察的因变量和一组连续潜变量之间的关系。在此，这一组可观察的因变量被称为因子指标(factor indicators)，这一组连续潜变量被称为因子(factors)。
如何描述它们之间的关系？可以通过以下方式：
1. 若因子指标是连续的，用线性回归方程(linear regression equations)；
2. 若因子指标是删失的，用删失回归或膨胀删失回归方程(censored normal or censored-inflated normal regression equations)；
3. 若因子指标是有序的类别变量，用profit或logistic回归方程(probit or logistic regression equations)；
4. 若因子指标是无序的类别变量，用多元logistic回归方程(multinomial logistic regression equations)；
5. 若因子指标是计数的，用Poisson或零膨胀Poisson回归方程(Poisson or zero-inflated Poisson regression equations)。
结构模型 则在一个多元回归方程中描述了三种变量关系：
1. 因子之间的关系；
2. 观察变量之间的关系；
3. 因子和不作为因子指标的观察变量之间的关系。
同样，这些变量有不同的种类，所以要根据它们的类别来选择合适的方程进行分析：
1. 若因子为因变量，及可观察的因变量是连续的，用线性回归方程(linear regression equations)；
2. 若可观察的因变量是删失的，用删失回归或膨胀删失回归方程(censored normal or censored-inflated normal regression equations)；
3.?若可观察的因变量是二进制的或者是有序的类别变量，用profit或logistic回归方程(probit or logistic regression equations)；
4.?若可观察的因变量是无序的类别变量，用多元logistic回归方程(multinomial logistic regression equations)；
5.?若可观察的因变量是计数的，用Poisson或零膨胀Poisson回归方程(Poisson or zero-inflated Poisson regression equations)。
在回归中，有序的类别变量可通过建立比例优势(proportional odds)模型进行说明；最大似然估计和加权最小二乘估计(maximum likelihood and weighted least squares estimators)都是可用的。
以下特殊功能也可以通过SEM实现：
1. 单个或多组分析(Single or multiple group analysis)；
2. 缺失值(Missing data)；
3. 复杂的调查数据(Complex survey data)；
4. 使用最大似然估计分析潜变量的交互和非线性因子(Latent variable interactions and non-linear factor analysis using maximum likelihood)；
5. 随机斜率(Random slopes)；
6. 限制线性和非线性参数(Linear and non-linear parameter constraints)；
7. 包括特定路径的间接作用(Indirect effects including specific paths)；
8. 对所有输出结果的类型进行最大似然估计(Maximum likelihood estimation for all outcome types)；
9. bootstrap标准误差和置信区间(Bootstrap standard errors and confidence intervals)；
10. 相等参数的Wald卡方检验(Wald chi-square test of parameter equalities)。
以上功能也适用于CFA和MIMIC。
关于“结构方程模型修正方式有哪些”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
本文来自作者[靖柔]投稿，不代表0429资源号立场，如若转载，请注明出处：https://s0429.com/cshi/202505-7240.html
评论列表（4条）
我是0429资源号的签约作者“靖柔”！
希望本篇文章《结构方程模型修正方式有哪些》能对你有所帮助！
本站[0429资源号]内容主要涵盖：国足,欧洲杯,世界杯,篮球,欧冠,亚冠,英超,足球,综合体育
本文概览：网上科普有关“结构方程模型修正方式有哪些”话题很是火热，小编也是针对结构方程模型修正方式有哪些寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助...