stata名师19 结构方程模型-杨利雄.pptVIP

计量经济学 兰州大学 管理学院 杨利雄 2014 Structural equation model(SEM) 一、结构方程初步认识：什么是sem、为什么sem、SEM基本原理、SEM应用步骤、优缺点 二、详细讨论结构方程 三、Stata实现 结构方程模型（ Structural Equation Model）是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法， 所以也称为协方差结构分析。 它是综合运用多元回归分析、路径分析和因子分析等方法而形成的一种统计数据分析工具。其核心概念在20世纪70年代初期被提出，到80年代末期得以快速发展成为多元数据分析的重要工具，广泛应用于心理学、经济学、社会学、行为科学等领域。 1.什么是结构方程模型？ 几个概念： （1）观测变量：可直接测量的变量，通常是指标 （2）潜变量：潜变量亦称隐变量，是无法直接观测并测量的变量。潜变量需要通过设计若干指标间接加以测量。 （3）外生变量 ：是指那些在模型或系统中，只起解释变量作用的变量。它们在模型或系统中，只影响其他变量，而不受其他变量的影响。在路径图中，只有指向其他变量的箭头，没有箭头指向它的变量均为外生变量。 （4）内生变量：是指那些在模型或系统中，受模型或系统中其它变量包括外生变量和内生变量影响的变量，即在路径图中，有箭头指向它的变量。它们也可以影响其它变量。 几个概念 心理、教育、社会等领域有很多概念难以直接准确测量，称之为潜变量，如智力、学习动机、家庭社会经济地位等等。我们只能用一些外显指标去间接测量这些潜变量。另外，有时候需要处理多个原因和多个结果的关系。这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题 传统的统计建模分析方法不能有效处理潜变量，而结构方程模型能同时处理潜变量和显变量（指标）。传统的线性回归分析不允许有多个因变量存在测量误差，假设自变量是没有误差的，结构方程模型则没有这些限制。 2.为什么使用结构方程模型？ 一、结构方程模型的原理 结构方程模型的基本思路是: 首先，根据已有理论和知识，经推理和假设形成一个关于一组变量之间相互关系的模型； 然后，经过测查，获得一组观测变量 (外显变量 )数据和基于此数据而形成的协方差矩阵，这种协方差矩阵称为样本矩阵。 最后，将构想的假设模型与样本矩阵的拟合程度进行检验，如果假设模型能拟合客观的样本数据，说明模型成立；否则就要修正，如果修正之后仍然不符合拟合指标的要求，就要否定假设模型。 3.结构方程的基本原理？ 二、结构方程模型的结构 结构方程模型的结构示意图如下所示： 3.结构方程的基本原理？ 首先了解几个概念： （1）观测变量：可直接测量的变量，通常是指标 （2）潜变量：潜变量亦称隐变量，是无法直接观测并测量的变量。潜变量需要通过设计若干指标间接加以测量。 （3）外生变量 ：是指那些在模型或系统中，只起解释变量作用的变量。它们在模型或系统中，只影响其他变量，而不受其他变量的影响。在路径图中，只有指向其他变量的箭头，没有箭头指向它的变量均为外生变量。 （4）内生变量：是指那些在模型或系统中，受模型或系统中其它变量包括外生变量和内生变量影响的变量，即在路径图中，有箭头指向它的变量。它们也可以影响其它变量。 3.结构方程的基本原理？ 结构方程模型在形式上是反映隐变量和显变量关系的一组方程，一般来讲由两类矩阵方程构成： （1）测量方程（Measurement Equation） （2）结构方程（Structural Equation） 3.结构方程的基本原理？ （一）测量方程： 测量方程用来描述隐变量和显变量之间的关系，可以写成如下通式： 其中：x——外生潜变量ξ的可测变量组成的向量； y——内生潜变量η的可测变量组成； ξ——外生潜变量组成的向量； η——内生潜变量组成的向量； ∧x——外生指标与外生变量之间的关系，是外生指标在外生 潜变量上的因子负荷矩阵； ∧y——内生指标与内生变量之间的关系，是内生指标在内生 潜变量上的因子负荷矩阵。 （二）结构方程： 结构方程用来描述隐变量之间的关系的关系，可以写成如下通式： 其中：ξ——外生潜变量组成的向量； η——内生潜变量组成的向量； B——内生隐变量间的系数矩阵； Γ——外生潜变量系数阵； ζ——结构方程的参差项，反映方程中未能被解释的部分。 4.结构方程的应用步骤？ 构建研究模型，具体包括：观测变量（指标）与潜变量（因子）的关系，各潜变量之间的相互关系等 对模型求解，其中主要是模