SEM-验证性因素分析2011.4.pdfVIP

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2018-08-05 发布于广东
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SEM-验证性因素分析2011.4.pdf

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2011/4/7 引言  模型的产生与发展结构方程模型  模型简介  模型优点北京师范大学心理学院刘红云  模型应用的步骤  应用软件模型的产生与发展结构方程模型简介  结构方程模型（Conariance Structure Models，CSM ）  结构方程模型主要是利用一定的统计手段，对复杂的理  结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM ）论模式加以处理，并根据模式与数据关系的一致性程度，对理论模式做出适当评价，从而达到证实或证伪研究者  协方差结构分析（the analysis of covariance structure ）事先假设的理论模式的目的。SEM实际是一般线性模式（General Linear Models, GLM ）的扩展。一般线性模式  线性结构模型（the linear structural relations models ）包括：路径分析、典型相关、因素分析、判别分析、多  矩结构模型（the moments structure models ），元方差分析以及多元回归分析。  结构化线性模型中的潜变量方程系统（Latent variable  结构方程模型包含测量模型（验证性因素分析）和结构 equation system linear model ）模型（因果模型）两部分。这种模型由一种因素模型和  LISREL （Linear Structural RELationship）模型一种结构方程式模型组成，将心理测量学与计量经济学有效的结合起来。结构方程模型简介结构方程模型简介  测量模型（验证性因素分析）  结构模型 1 2011/4/7 结构方程模型简介结构方程模型的优点  结构方程模型结构方程模型与传统的回归分析方法相比，至少有