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Page 1: Structural Equation Modeling Chapter 2 站在名詞釋義上,來熟識 SEM SEM 相關名詞及重要概念

Structural Equation Modeling

Chapter Chapter 22

站在名詞釋義上,來熟識 SEM

SEM SEM 相關名詞及重要概相關名詞及重要概念念

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SEM相關名詞/重要概念 中文意思 解 釋

Absolute fit measure

絕對適配測量

2

絕對適配測量整合來說就是測量結構模式與測量模式的適配程度( goodness-of-fit)。這種型態的測量並不會對特定虛無模式(增值適配度測量)作出任何比較絕對適配的檢定,或在估計模式中調整參數個數(精簡適配測量)。絕對適配測量主體上關心的是重製相關係數/共變數的能力,是 SEM外在品質評鑑標準之一。相關測量指標有卡方考驗值( ) 、 GFI 、 AGFI 、 SRMSR 、 RMSEA 及 ECVI;相關公式及判定標準可參看第四章模式適配度。

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SEM相關名詞/重要概念 中文意思 解 釋

Assumption 假設

假設是檢定的基礎,是需要驗證的,假設的顯著性嘗試是研究者所關心的;一般在 OLS中,最大的三個假設就是恆常性、獨立性及常態性;不像 OLS , SEM並不假設非相關誤差項且因此可以用在非回溯及回溯性模式,雖然一些研究者對於回溯模式偏愛 2SLS估計。MLE的關鍵假設是大樣本、指標變數具有多變量常態分配、有效模式規格及連續性變數(雖然實務上常用一些順序資料)。如果使用順序資料,應至少包含 5個類別且並不強烈的被偏態化。強調的連續變數的順序測量似乎引起注意,因此會使用調整統計量諸如 Satorra-Bentler調整模式為卡方值,誤差變異數估計值將會最受影響,造成誤差低估的現象。

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SEM相關名詞/重要概念 中文意思 解 釋

Comparative Fit Index (CFI)

比較適配指標

同樣認知為 Bentler Comparative指標, CFI比較一個虛無模式假設模式中潛伏變數沒有相關的存在模式適配。換句話說, CFI比較被模式預測對應到被觀察共變數矩陣,以及比較虛無模式( 0的共變數矩陣)與觀察共變數矩陣,來估計解釋從虛無模式到研究者的 SEM缺少適配比例。 CFI相似於 NFI,但對於樣本大小作處罰。

Confirmatory analysis

驗證性分析

利用多變量方法去檢定(證實)預先確認的關係;舉例來說,若是假設預測應變數的自變數只有兩個,如果實證檢定所有變數中,只有這兩個變數為顯著,而其他變數都不顯著,此即為驗證性檢定,否則,就應屬於 EFA。

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SEM相關名詞/重要概念 中文意思 解 釋

Construct reliability

構念信度

除了個別變數的檢定之外,還需要檢定因素的信度。有些研究在處理因素的信度時,採用 Cronbach’s α。實際上, SEM本身發展出一種可以用於檢定因素的信度指標,這種檢定稱為建構信度或稱為組合信度( composite reliability)。建構信度是確認模式是否為最終模式方法之一,建構信度公式為:

此構念信度是根據結構負荷量,可以同樣用來評估潛伏變數到底被變數測量多好的狀態。

2

2

標準負荷量總合

標準負荷量總合 變數測量誤差總合

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SEM相關名詞/重要概念 中文意思 解 釋

Correlation residual

相關殘差

介於估計模式及觀察相關係數之間的誤差,變數刪除值通常為 > 0.1。使所有相關殘差 < 0.1有時會使用,配合適配指標,來定義一個模式的可接受適配,注意 LISREL 、 EQS及其他 SEM 軟體時常估計四重類別相關係數牽涉到二元變數的相關。

Endogenous variable

內衍變數

模式中已確認的變數,在模式圖中,一個內衍變數將會有一個或多個直線箭頭指向它;一個內衍變數可以是測量或非測量的,內衍變數是模式確認的。

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SEM相關名詞/重要概念 中文意思 解 釋

Exogenous variable

( construct)外衍變數(構念)

變數(或構念)在模式中扮演著其他變數(或構念)的預測值或「原因」( cause),在路徑圖中,外衍構念只有因果箭頭從其自身出來,而在模式中沒有被任何構念所預測。

Exploratory Factor Analysis( EFA)

探索性因素分析

僅藉由統計數據來判斷因素的結構,此種因素分析策略帶有濃厚的嘗試錯誤的意味,因此稱為探索性因素分析( Exploratory Factor Analysis, EFA)。

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Extracted variance

萃取變異數

確認模式是否為最終模式方法之一,從平均變異數抽取量中,可以觀察到因素中變異量是由多少變異性所構成,其他的變異量則是由測量誤差所貢獻的,萃取變異數公式為:

此萃取變異數是根據結構負荷量,可以同樣用來評估潛伏變數到底被變數測量多好的狀態。

平均標準負荷量總合平方標準負荷量總合 變數測量誤差總合

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SEM相關名詞/重要概念 中文意思 解 釋

Goodness-of-Fit IndexGFI

適配度指標

SEM外在品質評鑑標準指標之一,通常需超過 .9,通常可以表示為:    ,當中 Fo是當所有模式參數為 0的適配函數, GFI 從 0 到 1,但理論上可產生沒有意義的負值,一個大樣本會提高GFI值。雖然,須配合 , GFI不可能被解讀為被模式解釋的誤差比例。取而代之的是模式被解釋共變數及觀察共變數的比例。換句話說,多元迴歸中的處理的是誤差變異數,而 GFI處理重製變異數共變數矩陣的誤差。通常, GFI

的標準比起其他適配模式來得高,有一些人建議不只 0 .9,最好到 0.95。

0

MLFGFI

F

2R

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SEM相關名詞/重要概念 中文意思 解 釋

Parsimonious

Goodness-of-Fit

Index ( PGFI)精簡適配指標 精簡適配指標的一種( SEM外在品

質評鑑),指標需≥ 0.5。

Parsimony Index 精簡指標 是為 PRATIO*BBI,標準應大於 0.9。

Parsimonious Normed Fit Index( PNFI)

精簡標準適配指標

精簡適配指標的一種( SEM外在品質評鑑),指標需≥ 0.5,相當於PRATIO*NFI。

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SEM相關名詞/重要概念 中文意思 解 釋

Root Mean Square Error of Approximation

( RMSEA)

平方均值估計殘差根

又稱為 RMS 、 RMSE、或自由度偏差。如果 RMSEA ≤0.05,代表「好」的模式適配; RMSEA≤0.08,都是「適合」的模式;但是, Hu & Bentler ( 1999)有建議過RMSEA≤0.06就不是好的模式, RMSEA是常用的絕對適配指標( SEM外在品質)。