梦想了
我建立的回归结构模型,各参数:X2=13.41,CFI=0.98,NNFI=0.96,RESAM=0.036,df=7,从参数看,绝对是好模型!可问题就在这,因为模型图中自变量和因变量间的效应系数和我用SPSS中的Enter或stepwise多元回归得到的系数有很大的出入,而且有的正负正相反!按理讲效应系数可以有出入,但效应的方向不应该反呀!
说下我的做法先.共有9个变量,3个自变量(包括65个指标变量),6个因变量(44个指标变量),在Lisrel中编程中,我根本就问65+44个指标变量的事,直接把3个自变量当作3个因子,把因变量当作另外六个因子,就这样,几经修改程序后,得到图形和上述个参数.:
在SPS中,得到六个回归方程,在Lisrel编程开始,我首先根据进入每一个回归方程中的自变量有哪些(用Stepwise进入方程的都是贡献率达到显著性水平的),然后在PA GA设定中固定了按理论或经验不该有关系结合而且没有进入相应回归方程中的自变量,就这样,再根据MI(修正值) 值的大小修改程序,得出上述结果!
大家看看我的上述过程有啥不妥当的!我已研究了近两个星期了,还没解决这个老问题!希望大家能给点有实质性的见解!
(另外,有<结构方程模型及其应用>这本书的兄弟们,看看63页第3行括号内的表述错了没!是谁对谁的回归系数呀!)
帖子太长啦,有劳各位啦!
梦想了
怎么 没人光顾呀?!是不是要考试了,复习功课去啦 !
yihui
在搞清楚数学原理之前,不要拿SEM和回归对比。
梦想了
老大,什么意思!我是非专业的,接触结构方程才三四个月,正在摸索中,你能不能讲清楚一点呀,有点解释吗,这样我进步也快吗!
结构方程包括测量部分和结构部分,而我做回归模型也包括这两部分呀!我只是将每个自变量做为一个因子,即每个因子只有单一指标,各指标饿误差部分均设置为零.我是参照书上的呀!他可以这样做,我怎么就不可以呀!
梦想了
真是有点失望!要指点就说清楚点,别只言片语吗!在这论坛发现无法真正收获什么!郁闷!
ilikemath
大家都是年轻人,抱怨别人只是徒劳,何况你又真正了解多少呢?
yihui
既然不清楚原理就认真、耐心学习,像这样似懂非懂的后果只能是误用统计。另外,不管你爱不爱听,我要告诉你的是,回答你的问题不是任何人的义务。
SEM是用样本协方差阵逼近理论协方差阵而求解出系数的,回归一般用的是最小二乘法(或者在正态假定下用ML估计),这根本就是两码事。SEM中的测量模型和结构模型是一个整体,你不要以为可以把两个模型单独挑出来用回归的方法处理,那绝对是错误的做法。
梦想了
哦,谢了谢兄的忠告!我是在看,在尝试,不然不会提这样的问题!我大致知道是咋回事,只是看到书上相关的例子这样做,模仿而已吗!我通过量表计算出这9个变量,而这9个变量也就看作是9个因子,我分析的是这9个因子的回归,和协方差无关呀,SPSS中也是针对这9个变量做回归的,没涉及指标的问题!