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結構方程模式(STRUCTURAL EQUATION MODELING, SEM) 報告學生：黃惠子、張麗娟 (健康照護科學研究所)授課教授：陳正昌教授日 期：　98/06/01結構方程模式結構方程模式 (SEM) 是一種用來處理因果關係模式的統計方法，它也可以進行路徑分析 (path analysis)、因素分析、迴歸分析及變異數分析。名稱潛在變項結構模式 (latent variable structural modeling)線性結構關係模式 (linear structural relations model)共變數結構模式 (covariance structure model)結構方程模式(structural equation modeling)結構方程模式結構方程式(SEM）可同時處理一系列或多組自變項與依變項之間關係。目的:在於考驗潛在變項(Latent variables)與觀察變項(Manifest variable)之關係。分析軟體:可透過LISREL 、 Amos 、 SAS、Statisitca、SYSTAT 加以分析。SEM可分為下列兩種模式：1.測量模式（measurement model）：主要描述潛在變項與觀察變項之關係。2.結構模式（structural model）：主要描述潛在變數間之因果關係，可以透過路徑分析的概念進行。Lisrel模式的變項種類◎有四種變項種類：2種潛在變項、2種觀察變項。潛在變項被假定為因者，稱為潛在自變項（latent independent variable）或稱為外因變項（exogenous variables）以ξ表示；被假定為果者，稱為潛在依變項（latent dependent variables）或稱為內因變項（endogenous variable）以η表示。觀察變項屬於潛在自變項ξ的觀察指標者稱為x變項；屬於潛在依變項η的觀察指標者稱為y變項。潛在自變項ξ與y變項無直接關係，潛在依變項η與x變項亦没有直接關係，而x與y變項亦没有直接關係。 LISREL八大參數矩陣符號列表符號與發音縮寫代表意義結構模型矩陣ΒbetaBE描述潛在依變數間（η）之直接影響效果ΓgammaGA描述潛在自變數（ξ）對潛在依變數（η）之直接影響效果測量模型矩陣ΛxLambda xLX描述觀察變項X被潛在自變數(ξ)解釋的係數矩陣(迴歸係數)ΛyLambda yLY描述觀察變項Y被潛在依變數(η)解釋的係數矩陣(迴歸係數)ΦphiPI潛在自變項ξ間的關係殘差矩陣ΨpsiPS描述結構方程式殘餘誤差ζ之變異數共變數矩陣ΘδTheta DeltaTD觀察變數之x測量誤差之變異數共變數矩陣(X變項殘差)ΘεTheta EpsilonTE觀察變數之y測量誤差之變異數共變數矩陣(Y變項殘差)LISREL的分析五個步驟步驟一：發展理論模式步驟二：建立因果關係徑路圖及細列估計參數步驟三：評估模式的辨認步驟四：進行參數估計步驟五：評鑑模式的適配度步驟一：發展理論模式在發展理論模式時，首先必須注意的是，以LISREL來考驗因果關係時，基本上是屬於驗證的方法，這種驗證的方法通常是由理論來引導研究，而非以資料來引導研究。 步驟二：建立因果關係徑路圖直線箭號表示因果關係，箭頭所指者為結果，箭頭來源為原因，如γ表示潛在自變項ξ對潛在依變項η的影響。曲線雙箭頭表示兩個理論建構有相關，但是因果關係係不明，其因果關係也不是研究者所要探究的。 自變項 依變項 徑路圖描述因果關係LIESER符號描述徑路圖 X1 X2 → Y1 X1 Y1 X2 ξ1η 1ξ 2ζ1加入觀察指標及各項係數後的因果模式圖P506步驟二：細列估計參數此一步驟的主要工作是將徑路圖轉換成結構方程式及測量模式，同時細列出所要估計的參數，以利將來電腦程式的撰寫。結構方程式η=Γξ+B η+ ζX、Y的測量模式步驟三：評估模式的辨認所謂的辨認，是指辨認參數是否有唯一解。如果遇到無解或是並非唯一解時，電腦將無法複製矩陣，估計就會自動終止。 步驟四：進行參數估計進行參數估計時，研究者必須根據前述三個步驟撰寫電腦程式。電腦程式撰寫完成後，在Windows的狀態下進入LISREL系統 (或進入系統後再撰寫程式)，之後讀入程式檔的名稱，再執行程式即可。步驟五：評鑑模式的適配度評鑑的目的，乃是要從各方面來評鑑理論模式是否能解釋實際觀察所得的資料，或者說理論模式與實際觀察所得資料的差距有多大 (Anderson Gerbing, 1988)。 模式的基本適配標準:注意下列幾項：1. 不能有負的誤差變異。2. 誤差變異必須達顯著水準。3. 估計參數之間相關的絕對值不能太接近1。4. 因素負荷量不能太低或太高，最好介於 .5