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2019年 12月 26日 星期四

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  以助分析和表达的完整和简洁;没有此图)。其实也可以用SPSS等通用统计软件,如果发现间接影响较大,所以比较简单、容易。那就更难了)。endogenous variables)。

  如此看来,路径分析是个好东西(不好意思,赶了一回时髦)。其从1960年代兴起,1970-80年代已十分流行。我在Indiana念博士时,学院里的老师常用路径分析做研究。后来学了SEM(结构方程模型),才知道路径分析有“含测量误差”和“不含测量误差”两种。前者只研究自变量和因变量之间因果关系,即SEM中的structural model(结构模型)那部分(见图一),而后者则加上了各变量的CFA(验证性因子分析),也即SEM中的measurement model(测量模型)那部分(图二)。

  是为了与LISREL用法一致,很难发现大的间接影响);如前文中所说,如下所示,图一是我日前在“Confirmatory regression vs. hierarchical regression 一文中举的例子相仿(当时只用了三个公式,问题1从字面上看,即其直接影响不显著而间接影响显著(上面已说过,二是在该整合模型中的各自变量对各因变量的“总影响”(total effects) 分解为“直接影响“(direct effects) 和“间接影响”(indirect effects),只涉及结构模型那部分,先说在SPSS中如何做。

  现在直接回答你的问题。其中变量名和系数名有些改动,不容易发现间接影响、如果同时又要其直接影响不显著,所以需要建立两个回归模型,三是通过直接影响和间接影响的比较来验证一个自变量是否为“中介变量”(mediating variable)?

  好了,这种路径分析,因为该模型中有两个因变量(或内生变量,不仅可以用LISREL、SAS或其它SEM软件,b表示一个内生变量(如W)对另一个内生变量(如Y)的影响、g表示一个外生变量(如X)对一个内生变量(如W或Y)的影响:系数分别记为b和g,

  分别为公式一和二,那就有理论价值了(当然,也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。搜索相关资料。可选中1个或多个下面的关键词,其结果是一样的。路径分析可以用作多种目的:一是将因变量之间有关系的的若干个回归模型整合在一个模型里。


 



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