結(jié)構(gòu)方程建模數(shù)據(jù)的PLS分析課件

結(jié)構(gòu)方程建模數(shù)據(jù)的PLS分析.結(jié)構(gòu)方程建模數(shù)據(jù)的PLS分析.1結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)構(gòu)方程模型（Structural·Equation·Modeling,SEM)是社會(huì)科學(xué)研究中的一個(gè)非常好的方法。該方法在20世紀(jì)80年代就已經(jīng)成熟，可惜國內(nèi)了解的人并不多?！霸谏鐣?huì)科學(xué)以及經(jīng)濟(jì)、市場、管理等研究領(lǐng)域，有時(shí)需處理多個(gè)原因、多個(gè)結(jié)果的關(guān)系，或者會(huì)碰到不可直接觀測的變量（即潛變量），這些都是傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法不能很好解決的問題。20世紀(jì)80年代以來，結(jié)構(gòu)方程模型迅速發(fā)展，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的不足，成為多元數(shù)據(jù)分析的重要工具。.結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)構(gòu)方程模型（Structural·Equati2優(yōu)點(diǎn)（一）同時(shí)處理多個(gè)因變量

結(jié)構(gòu)方程分析可同時(shí)考慮并處理多個(gè)因變量。在回歸分析或路徑分析中，就算統(tǒng)計(jì)結(jié)果的圖表中展示多個(gè)因變量，其實(shí)在計(jì)算回歸系數(shù)或路徑系數(shù)時(shí)，仍是對每個(gè)因變量逐一計(jì)算。所以圖表看似對多個(gè)因變量同時(shí)考慮，但在計(jì)算對某一個(gè)因變量的影響或關(guān)系時(shí)，都忽略了其他因變量的存在及其影響。.優(yōu)點(diǎn)（一）同時(shí)處理多個(gè)因變量.3（二）容許自變量和因變量含測量誤差態(tài)度、行為等變量，往往含有誤差，也不能簡單地用單一指標(biāo)測量。結(jié)構(gòu)方程分析容許自變量和因變量均含測量誤差。變量也可用多個(gè)指標(biāo)測量。用傳統(tǒng)方法計(jì)算的潛變量間相關(guān)系數(shù)，與用結(jié)構(gòu)方程分析計(jì)算的潛變量間相關(guān)系數(shù)，可能相差很大。.（二）容許自變量和因變量含測量誤差.4（三）同時(shí)估計(jì)因子結(jié)構(gòu)和因子關(guān)系

假設(shè)要了解潛變量之間的相關(guān)，每個(gè)潛變量者用多個(gè)指標(biāo)或題目測量，一個(gè)常用的做法是對每個(gè)潛變量先用因子分析計(jì)算潛變量（即因子）與題目的關(guān)系（即因子負(fù)荷），進(jìn)而得到因子得分，作為潛變量的觀測值，然后再計(jì)算因子得分，作為潛變量之間的相關(guān)系數(shù)。這是兩個(gè)獨(dú)立的步驟。在結(jié)構(gòu)方程中，這兩步同時(shí)進(jìn)行，即因子與題目之間的關(guān)系和因子與因子之間的關(guān)系同時(shí)考慮。.（三）同時(shí)估計(jì)因子結(jié)構(gòu)和因子關(guān)系.5（四）容許更大彈性的測量模型

傳統(tǒng)上，我們只容許每一題目（指標(biāo)）從屬于單一因子，但結(jié)構(gòu)方程分析容許更加復(fù)雜的模型。例如，我們用英語書寫的數(shù)學(xué)試題，去測量學(xué)生的數(shù)學(xué)能力，則測驗(yàn)得分（指標(biāo)）既從屬于數(shù)學(xué)因子，也從屬于英語因子（因?yàn)榈梅忠卜从秤⒄Z能力）。傳統(tǒng)因子分析難以處理一個(gè)指標(biāo)從屬多個(gè)因子或者考慮高階因子等有比較復(fù)雜的從屬關(guān)系的模型。.（四）容許更大彈性的測量模型.6（五）估計(jì)整個(gè)模型的擬合程度在傳統(tǒng)路徑分析中，我們只估計(jì)每一路徑（變量間關(guān)系）的強(qiáng)弱。在結(jié)構(gòu)方程分析中，除了上述參數(shù)的估計(jì)外，我們還可以計(jì)算不同模型對同一個(gè)樣本數(shù)據(jù)的整體擬合程度，從而判斷哪一個(gè)模型更接近數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的關(guān)系。.（五）估計(jì)整個(gè)模型的擬合程度.7PLS分析PLS(PartialLeastSquare)PLS分析：一種新型的多元統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法，在一個(gè)算法下，可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)回歸建模(多元線性回歸)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡化(主成分分析)以及兩組變量之間的相關(guān)性分析(典型相關(guān)分析).PLS分析PLS(PartialLeastSquare8（一）研究目的1.了解PLS方法構(gòu)建含2個(gè)潛變量結(jié)構(gòu)方程模型的基本原理和具體步驟；2.了解結(jié)構(gòu)方程建模的PLS分析方法的試用范圍；3.針對具體數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程建模的PLS分析，并對分析結(jié)果進(jìn)行解釋。.（一）研究目的1.了解PLS方法構(gòu)建含2個(gè)潛變量結(jié)構(gòu)方程模型9（二）研究內(nèi)容1.在前人理論的基礎(chǔ)上，對顧客滿意指數(shù)分析模型進(jìn)行改進(jìn)；2.針對歐洲顧客滿意數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程建模的PLS分析；3.與其它結(jié)構(gòu)方程的分析方法進(jìn)行比較，說明該方法的優(yōu)劣性能。.（二）研究內(nèi)容1.在前人理論的基礎(chǔ)上，對顧客滿意指數(shù)分析模型10（三）國內(nèi)外動(dòng)態(tài)研究現(xiàn)狀和發(fā)展結(jié)構(gòu)方程式是在20世紀(jì)70年代KarlJoreskog和DagSorbom等學(xué)者所提出的統(tǒng)計(jì)理論基礎(chǔ)上發(fā)展而成的。是對探索因子分析、驗(yàn)證性因子分析、路徑分析、多元回歸及方差分析等統(tǒng)計(jì)方法的綜合應(yīng)用和改進(jìn)提高。最近一二十年來，結(jié)構(gòu)方程已經(jīng)成為一種非常通用的、主要的線性統(tǒng)計(jì)建模技術(shù)，廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、行為科學(xué)等領(lǐng)域的研究，尤其是顧客滿意指數(shù)分析模型。某種程度上，它可以視為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)量社會(huì)學(xué)和計(jì)量心理學(xué)等領(lǐng)域統(tǒng)計(jì)分析方法的綜合。人們所熟悉的多元回歸、因子分析和路徑分析等統(tǒng)計(jì)方法實(shí)際上都是結(jié)構(gòu)方程模型的一種特例。結(jié)構(gòu)方程模型目前仍是多元統(tǒng)計(jì)分析中一個(gè)前沿研究領(lǐng)域，新的模型構(gòu)建技術(shù)不斷被提出。偏最小二乘法（PLS）算法是一種新型的多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，其研究的重點(diǎn)是多因變量對多因變量的回歸建模，能在自變量之間存在多重共線性的條件下進(jìn)行建模，更易于辨識信息與噪聲，對因變量也有較強(qiáng)的解釋能力。.（三）國內(nèi)外動(dòng)態(tài)研究現(xiàn)狀和發(fā)展結(jié)構(gòu)方程式是在20世紀(jì)70年代11（四）創(chuàng)新點(diǎn)與項(xiàng)目特色1.改進(jìn)了顧客滿意指數(shù)分析模型；2.針對歐洲顧客滿意數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程建模的PLS分析，計(jì)算其誤差；3.通過與其它結(jié)構(gòu)方程的分析方法進(jìn)行比較，說明該方法的優(yōu)缺點(diǎn)。.（四）創(chuàng)新點(diǎn)與項(xiàng)目特色1.改進(jìn)了顧客滿意指數(shù)分析模型；.12（五）技術(shù)路線、擬解決問題及預(yù)期成果在分析前人理論的基礎(chǔ)上，改進(jìn)了顧客滿意指數(shù)(CSI)分析模型。并對這個(gè)模型進(jìn)行實(shí)證分析，即針對歐洲顧客滿意數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程建模的PLS分析，計(jì)算其誤差。通過誤差的計(jì)算，比較結(jié)構(gòu)方程分析的其它方法與PLS分析方法的優(yōu)劣性。預(yù)期發(fā)表學(xué)術(shù)論文1-2篇。.（五）技術(shù)路線、擬解決問題及預(yù)期成果在分析前人理論的基礎(chǔ)上，13（六）項(xiàng)目研究進(jìn)度安排2014.09-2015.06對顧