LISREL軟件驗證性因素分析完整版

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做驗證性因素分析

部分材料來自香港中文大學(xué)教育心理系侯傑泰教授的講稿精品文檔100個分數(shù)

:21,31,32,05,06,09,10,22,29,18,11,01,39,92,23,27,93,97,30,02,96,40,53,78,04,98,36,07,08,24,54,55,77,99,34,03,86,87,59,60,15,62,63,43,52,28,79,58,65,95,81,85,57,14,17,33,16,19,20,37,25,69,84,61,64,68,70,42,45,72,83,89,44,38,47,71,00,73,12,35,82,56,75,41,46,49,50,94,66,67,76,51,88,90,74,13,26,80,48,91均值M=53，標準差SD=15好的模型是盡可能準確而且相對簡潔描述數(shù)據(jù)的兩難：準確Vs簡潔精品文檔如何兼顧準確與簡潔輸入觀測變量的相關(guān)矩陣S提出簡潔的模型M程序回饋最接近的再生矩陣Σ檢查模型的準確性和簡潔性檢查其他可能的模型模型的比較精品文檔100名學(xué)生在9個不同學(xué)科間的相關(guān)系數(shù)精品文檔精品文檔精品文檔精品文檔檢查模型的準確性和簡潔性

擬合優(yōu)度指數(shù)（goodnessoffitindex），簡稱為擬合指數(shù)

、NNFI、CFIdf=[不重復(fù)元素,

p(p+1)/2]–[估計參數(shù)]

在前面例子

df=9x10/2–21=24精品文檔GoodnessofFitStatistics資料來源：陳正昌等，多變量分析方法，中國稅務(wù)出版社，2005年4月精品文檔精品文檔精品文檔精品文檔精品文檔精品文檔精品文檔精品文檔模型比較

自由度,擬合程度

,不能保證最好，可能存在更簡潔又擬合得很好的模型

Input:相關(guān)（或協(xié)方差）矩陣一個或多個有理據(jù)的可能模型

Output:既符合某指定模型，又與差異最小的矩陣估計各路徑參數(shù)（因子負荷、因子相關(guān)系數(shù)等）。計算出各種擬合指數(shù)精品文檔_________________________________________________________________________________________________模型dfNNFICFI需要估計的參數(shù)個數(shù) ______________________________________________________________________________________________

M12440.973.982 21=9Load＋9Uniq＋3Corr

M227 503.294.47118=9Load＋9Uniq

M326 255.647.74519=9Load+9Uniq+1Corr M4

26 249.656 .752 19=9Load＋9Uniq＋1CorrM527 263.649 .727 18=9Load＋9Uniq

M624 422.337.558 21=9Load＋9Uniq＋3CorrM7

21 113 .826 .89824=9Load＋9Uniq＋6Corr ______________________________________________________________________________________________Load負荷；Uniq誤差方差；Corr因子相關(guān)精品文檔結(jié)構(gòu)方程模型的結(jié)構(gòu)

測量模型

—外源指標（如6項社經(jīng)指標）組成的向量。

—內(nèi)生指標（如語、數(shù)、英成績）組成的向量—因子負荷矩陣

—誤差項

結(jié)構(gòu)模型

精品文檔結(jié)構(gòu)方程模型的優(yōu)點

同時處理多個因變量容許自變量和因變量含測量[誤差傳統(tǒng)方法（如回歸）假設(shè)自變量沒有誤差

]同時估計因子結(jié)構(gòu)和因子關(guān)系容許更大彈性的測量模型估計整個模型的擬合程度[用以比較不同模型]SEM包括:回歸分析、因子分析(驗證性因子分析、探索性因子分析)、ｔ檢驗、方差分析、比較各組因子均值、交互作用模型、實驗設(shè)計

精品文檔驗證性因子分析17個題目:

學(xué)習(xí)態(tài)度及取向

A、B、C、D、E

4、4、3、3、3題

350個學(xué)生

精品文檔精品文檔ConfirmatoryFactorAnalysisExample1DANI=17NO=350MA=KMKMSY1.341…MONX=17NK=5LX=FU,FIPH=STTD=DI,FRPALX4(10000)4(01000)3(00100)3(00010)3(00001)OUMISSSC精品文檔什么情況下固定？兩個變量（指標或因子）間沒有關(guān)系，將元素固定為0例如，不從屬，將因子負荷(LX1,2)固定為0。又如，因子和因子沒有相關(guān)，PH1,2固定為0。需要設(shè)定因子的度量單位(scale)因子沒有單位，無法計算。一種將所有因子的方差固定為1(或其他常數(shù))，簡稱為固定方差法一種是在每個因子中選擇一個負荷固定為1(或其他常數(shù))，簡稱為固定負荷法。什么情況下設(shè)定為自由:所有需要估計的參數(shù)精品文檔精品文檔補充例子9個題目，第1、2、3題(第1個因子)；第4、5、6題(第2個因子)，第7、8、9題(第3個因子)設(shè)因子1,2,3互有相關(guān)

固定方差法

MONX=9NK=3LX=FU,FIPH=STTD=DI,FRFRLX1,1LX2,1LX3,1LX4,2LX5,2FRLX6,2LX7,3LX8,3LX9,3固定負荷法MONX=9NK=3LX=FU,FIPH=SY,FRTD=DI,FRFRLX2,1LX3,1LX5,2LX6,2LX8,3LX9,3VA1LX1,1LX4,2LX7,3精品文檔設(shè)因子1和因子3無關(guān)，因子1和因子2、因子2和因子3相關(guān)固定方差法MONX=9NK=3LX=FU,FIPH=STTD=DI,FRFRLX1,1LX2,1LX3,1LX4,2LX5,2LX6,2LX7,3LX8,3LX9,3FIPH1,3固定負荷法MONX=9NK=3LX=FU,FIPH=SY,FRTD=DI,FRFRLX2,1LX3,1LX5,2LX6,2LX8,3LX9,3VA1LX1,1LX4,2LX7,3FIPH1,3精品文檔NumberofInputVariables17(讀入的變量個數(shù))NumberofY-Variables0(Y-變量個數(shù))NumberofX-Variables17(X-變量個數(shù))NumberofETA-Variables0(Y-因子個數(shù))NumberofKSI-Variables5(X-因子個數(shù))NumberofObservations350(樣品個數(shù))精品文檔ParameterSpecifications參數(shù)設(shè)定LAMBDA-XKSI1KSI2KSI3KSI4KSI5----------------------------------------VAR110000VAR220000VAR330000VAR440000VAR505000VAR606000VAR707000VAR808000VAR900900VAR10001000VAR11001100VAR12000120VAR13000130VAR14000140VAR15000015VAR16000016VAR17000017精品文檔PHIKSI1KSI2KSI3KSI4KSI5----------------------------------------KSI10KSI2180KSI319200KSI42122230KSI5242526270THETA-DELTAVAR1VAR2VAR3VAR4VAR5VAR6VAR7VAR8VAR9VAR1028293031323334353637VAR11VAR12VAR13VAR14VAR15VAR16VAR17

38394041424344精品文檔NumberofIterations=19LISRELEstimates(MaximumLikelihood)參數(shù)估計LAMBDA-XKSI1KSI2KSI3KSI4KSI5----------------------------------------VAR10.59--------(0.06)9.49VAR20.58--------(0.06)9.30VAR30.62--------(0.06)9.93VAR40.05--------(0.07)0.81精品文檔VAR5--0.64------(0.06)10.46

VAR6--0.57------(0.06)9.32

VAR7--0.51------(0.06)8.29

VAR8--0.28------(0.06)4.41

VAR9----0.59----(0.06)9.56

精品文檔

VAR10----0.61----(0.06)9.99VAR11----0.64----(0.06)10.47VAR12------0.62--(0.06)10.28VAR13------0.66--(0.06)10.84VAR14------0.54--(0.06)8.96VAR15--------0.65(0.06)11.14VAR16--------0.72(0.06)12.19VAR17--------0.55(0.06)9.36精品文檔PHIKSI1KSI2KSI3KSI4KSI5----------------------------------------KSI11.00

KSI20.521.00(0.07)7.06

KSI30.400.531.00(0.08)(0.07)5.217.24

KSI40.510.540.481.00(0.07)(0.07)(0.07)6.977.476.60

KSI50.420.500.440.501.00(0.07)(0.07)(0.07)(0.07)5.776.996.227.17

精品文檔THETA-DELTAVAR1VAR2VAR3VAR4VAR5VAR6------------------------------------0.650.660.611.000.590.67(0.07)(0.07)(0.07)(0.08)(0.07)(0.07)9.639.859.0213.198.8210.21

VAR7VAR8VAR9VAR10VAR11VAR12------------------------------------0.740.920.660.630.590.61(0.07)(0.07)(0.07)(0.07)(0.07)(0.06)11.0512.709.969.468.809.46

VAR13VAR14VAR15VAR16VAR17------------------------------0.570.700.570.480.69(0.07)(0.07)(0.06)(0.06)(0.06)8.7010.759.137.4910.91精品文檔GoodnessofFitStatistics擬合優(yōu)度統(tǒng)計量DegreesofFreedom=109MinimumFitFunctionChi-Square=194.57(P=0.00)NormalTheoryWeightLeastSqChi-Sq=190.15(P=0.00)EstimatedNon-centralityParameter(NCP)=81.1590PercentConfidenceIntervalforNCP=(46.71;123.45)MinimumFitFunctionValue=0.56PopulationDiscrepancyFunctionValue(F0)=0.2390PercentConfidenceIntervalforF0=(0.13;0.35)RootMeanSquareErrorofApproximation(RMSEA)=0.04690PercentConfidenceIntervalforRMSEA=(0.035;0.057)P-ValueforTestofCloseFit(RMSEA<0.05)=0.71ExpectedCross-ValidationIndex(ECVI)=0.8090PercentConfidenceIntervalforECVI=(0.70;0.92)ECVIforSaturatedModel=0.88ECVIforIndependenceModel=5.78

精品文檔Chi-SquareforIndependenceModelwith136df=1982.04IndependenceAIC=2016.04ModelAIC=278.15SaturatedAIC=306.00IndependenceCAIC=2098.63ModelCAIC=491.90SaturatedCAIC=1049.26NormedFitIndex(NFI)=0.90Non-NormedFitIndex(NNFI)=0.94ParsimonyNormedFitIndex(PNFI)=0.72ComparativeFitIndex(CFI)=0.95IncrementalFitIndex(IFI)=0.95RelativeFitIndex(RFI)=0.88CriticalN(CN)=263.34RootMeanSquareResidual(RMR)=0.054StandardizedRMR=0.054GoodnessofFitIndex(GFI)=0.94AdjustedGoodnessofFitIndex(AGFI)=0.92ParsimonyGoodnessofFitIndex(PGFI)=0.67精品文檔ModificationIndicesforLAMBDA-X修正指數(shù)

KSI1KSI2KSI3KSI4KSI5----------------------------------------VAR1--0.060.660.092.53VAR2--0.380.530.230.11VAR3--0.720.010.031.49VAR4--0.000.030.010.03VAR57.73--9.629.231.50VAR60.01--3.291.071.50VAR70.12--0.250.122.26VAR841.35--3.6622.024.78VAR90.400.02--2.190.22VAR100.030.10--0.300.22…MaximumModificationIndexis41.35forElement(8,1)LX修正指數(shù):該參數(shù)由固定改為自由估計，會減少的數(shù)值精品文檔CompletelyStandardizedSolutionLAMBDA-XKSI1KSI2KSI3KSI4KSI5----------------------------------------VAR10.59--------VAR20.58--------VAR30.62--------VAR40.05--------VAR5--0.64------VAR6--0.57------VAR7--0.51------VAR8--0.28------VAR9----0.59----VAR10----0.61----VAR11----0.64----VAR12------0.62--VAR13------0.66--VAR14------0.54--VAR15--------0.65VAR16--------0.72VAR17--------0.55精品文檔PHIKSI1KSI2KSI3KSI4KSI5----------------------------------------KSI11.00KSI20.521.00KSI30.400.531.00KSI40.510.540.481.00KSI50.420.500.440.501.00THETA-DELTAVAR1VAR2VAR3VAR4VAR5VAR6------------------------------------------------0.650.660.611.000.590.67VAR7VAR8VAR9VAR10VAR11VAR12-----