路徑分析1ppt課件路徑分析1ppt課件一、什么是路徑分析路徑分析：用以探討多重變量之間因果結構模式的統計技術，是一種驗證

性的統計分析而非探索性的探索研究。由一系列的回歸分析所組成，借用回歸方程式的原理，根據變量間理論架構，將不同的方程式加以組合，形成結構化的模式。路徑分析用于測定多個自變量與多個因變量之間的關系，其目的可驗證假設的變量之間的關系是否成立2ppt課件一、什么是路徑分析路徑分析：用以探討多重變量之間因果結構模式二、為什么要使用路徑分析1.只能包含一個因變量2.不能分析間接變量1.能處理多個因變量和中介變量的問題、處理一些變量互為因果的問題2.通過相關系數衡量變量間的相關程度、通過路徑系數確定變量間的因果關系。3.不僅能說明變量間的直接效應，而且能說明變量間的間接效應通常的回歸分析有些不足，例如：路徑分析的優點：3ppt課件二、為什么要使用路徑分析1.只能包含一個因變量2.不能分析間三、路徑分析的基礎知識三部分路徑圖方程效應分解依據路徑圖寫出聯系相關系數與模型參數的方程4ppt課件三、路徑分析的基礎知識三部分路徑圖方程效應分解依據路徑圖寫出路徑圖兩類因果模型遞歸模型單向的因果聯系所有的誤差不相關沒有直接或間接的反饋非遞歸模型相互的因果聯系誤差間有聯系有反饋5ppt課件路徑圖兩類因果模型遞歸模型單向的因果聯系所有的誤差不相關沒有路徑圖只有單向的直線箭頭，且誤差之間沒有弧線箭頭聯系遞歸模型AB：A可能對B有影響，但B不會影響ABA：B可能對A有影響，但A不會影響B6ppt課件路徑圖只有單向的直線箭頭，且誤差之間沒有弧線箭頭聯系遞歸模型路徑圖有直接或間接的循環直線箭頭，或誤差之間存在弧線箭頭變量之間的關系需要根據已有的理論或經驗進行設定，一般用路徑圖來表示設定好的模型形式。路徑圖指出了變量之間因果關系的方向和性質，可以很容易的識別模型的類型，也很容易由圖寫出模型的具體形式。非遞歸模型AB：A與B之間存在著雙向的影響關系，即直接反饋作用AB之間的具體影響方式不明，但是存在相關。實際上，這一方式還應當包含一種特例，就是變量A與自身存在自反饋（自相關）。7ppt課件路徑圖有直接或間接的循環直線箭頭，或誤差之間存在弧線箭頭變量路徑分析的步驟模型設定參數估計模型檢驗與評價效應分解遞歸模型：OLS非遞歸模型：ML/LS/GLS因果效應虛假效應未析效應8ppt課件路徑分析的步驟模型設定參數估計模型檢驗與評價效應分解遞歸模型模型設定研究者根據前期研究的結果，或者專業背景知識來設定初始的理論模型。該模型應當包括各種可能的路徑，并一般會以一張路徑圖的形式被繪制出來，以便能夠幫助研究者較好地理清各種關系。9ppt課件模型設定研究者根據前期研究的結果，或者專業背景知識來設定初始參數估計對模型中的參數加以估計，如果模型設定有誤，則可能會導致整個模型無法被估計（無解或無唯一解），此時應當對模型加以修正，直至得到初步的估計值。10ppt課件參數估計對模型中的參數加以估計，如果模型設定有誤，則可能會導模型的評價和修正評價可以從三方面進行：（1）檢驗參數的顯著性（2）用擬合指數對模型做整體的評價檢驗參數與0是否有顯著性差異t統計量（3）計算測定系數，評價方程對數據的解釋能力方程的測定系數：檢驗該方程對數據的擬合程度因果模型的測定系數：評價整個因果模型的總測定系數11ppt課件模型的評價和修正評價可以從三方面進行：（1）檢驗參數的顯著性模型修正因果模型的修正可分為四類：增加或減少內生變量，相當于增加或減少方程；保持內生變量不變，只增加或減少外生變量保持內生變量和外生變量不變，但變動它們之間的路徑聯系保持內生變量、外生變量不變和它們之間的路徑聯系不變，只變動殘差的相關模式12ppt課件模型修正因果模型的修正可分為四類：增加或減少內生變量，相當于效應分解因果效應：也稱相關系數分解，是將變量之間的相關系數分解為不同的效應部分。包括直接效應、間接效應、總效應。虛假效應：只在內生變量的相關系數的分解中出現，是兩個內生變量的相關系數中由于共同的起因產生的部分。未分解效應：是指一個外生變量與一個內生變量的相關系數中，除去直接或間接的因果效應以后剩下的部分，是由于相關的外生變量對該內生變量的影響引起的。13ppt課件效應分解因果效應：也稱相關系數分解，是將變量之間的相關系數分路徑系數自變量和因變量（就具體方程而言）外生變量x和內生變量y（就整個模型而言）路徑系數：即因果模型的回歸系數，用來衡量變量之間的影響程度或變量的效應大小，分為標準化系數與非標準化系數，一般指的是標準化系數，可以在同一模型中進行不同系數的對比，標準化系數的絕對值越大，說明影響作用越大。路徑系數的種類：由外生變量影響內生變量的路徑系數（?）由內生變量到內生變量的路徑系數（β）下標規則第一個下標表示結果變量，第二個下標表示原因變量14ppt課件路徑系數自變量和因變量（就具體方程而言）外生變量x和內生變量模型形式Y是隨機變量，服從多元正態分布，且每一個Y變量的殘差項之間相互獨立；X為非隨機變量，無測量誤差，且相互獨立隨機擾動項服從零均值，方分布差為常數的多元正態分布，且與X不相關。為了保證參數的有效估計，樣本量至少大于待估計參數個數的10倍。15ppt課件模型形式Y是隨機變量，服從多元正態分布，且每一個Y變量的殘差說明理論假設產生因果模型，而路徑分析則是分析和驗證因果模型的技術，不能指望用路徑分析來尋找或發現因果關系16ppt課件說明理論假設產生因果模型，而路徑分析則是分析和驗證因果模型的路徑分析17ppt課件路徑分析1ppt課件一、什么是路徑分析路徑分析：用以探討多重變量之間因果結構模式的統計技術，是一種驗證

性的統計分析而非探索性的探索研究。由一系列的回歸分析所組成，借用回歸方程式的原理，根據變量間理論架構，將不同的方程式加以組合，形成結構化的模式。路徑分析用于測定多個自變量與多個因變量之間的關系，其目的可驗證假設的變量之間的關系是否成立18ppt課件一、什么是路徑分析路徑分析：用以探討多重變量之間因果結構模式二、為什么要使用路徑分析1.只能包含一個因變量2.不能分析間接變量1.能處理多個因變量和中介變量的問題、處理一些變量互為因果的問題2.通過相關系數衡量變量間的相關程度、通過路徑系數確定變量間的因果關系。3.不僅能說明變量間的直接效應，而且能說明變量間的間接效應通常的回歸分析有些不足，例如：路徑分析的優點：19ppt課件二、為什么要使用路徑分析1.只能包含一個因變量2.不能分析間三、路徑分析的基礎知識三部分路徑圖方程效應分解依據路徑圖寫出聯系相關系數與模型參數的方程20ppt課件三、路徑分析的基礎知識三部分路徑圖方程效應分解依據路徑圖寫出路徑圖兩類因果模型遞歸模型單向的因果聯系所有的誤差不相關沒有直接或間接的反饋非遞歸模型相互的因果聯系誤差間有聯系有反饋21ppt課件路徑圖兩類因果模型遞歸模型單向的因果聯系所有的誤差不相關沒有路徑圖只有單向的直線箭頭，且誤差之間沒有弧線箭頭聯系遞歸模型AB：A可能對B有影響，但B不會影響ABA：B可能對A有影響，但A不會影響B22ppt課件路徑圖只有單向的直線箭頭，且誤差之間沒有弧線箭頭聯系遞歸模型路徑圖有直接或間接的循環直線箭頭，或誤差之間存在弧線箭頭變量之間的關系需要根據已有的理論或經驗進行設定，一般用路徑圖來表示設定好的模型形式。路徑圖指出了變量之間因果關系的方向和性質，可以很容易的識別模型的類型，也很容易由圖寫出模型的具體形式。非遞歸模型AB：A與B之間存在著雙向的影響關系，即直接反饋作用AB之間的具體影響方式不明，但是存在相關。實際上，這一方式還應當包含一種特例，就是變量A與自身存在自反饋（自相關）。23ppt課件路徑圖有直接或間接的循環直線箭頭，或誤差之間存在弧線箭頭變量路徑分析的步驟模型設定參數估計模型檢驗與評價效應分解遞歸模型：OLS非遞歸模型：ML/LS/GLS因果效應虛假效應未析效應24ppt課件路徑分析的步驟模型設定參數估計模型檢驗與評價效應分解遞歸模型模型設定研究者根據前期研究的結果，或者專業背景知識來設定初始的理論模型。該模型應當包括各種可能的路徑，并一般會以一張路徑圖的形式被繪制出來，以便能夠幫助研究者較好地理清各種關系。25ppt課件模型設定研究者根據前期研究的結果，或者專業背景知識來設定初始參數估計對模型中的參數加以估計，如果模型設定有誤，則可能會導致整個模型無法被估計（無解或無唯一解），此時應當對模型加以修正，直至得到初步的估計值。26ppt課件參數估計對模型中的參數加以估計，如果模型設定有誤，則可能會導模型的評價和修正評價可以從三方面進行：（1）檢驗參數的顯著性（2）用擬合指數對模型做整體的評價檢驗參數與0是否有顯著性差異t統計量（3）計算測定系數，評價方程對數據的解釋能力方程的測定系數：檢驗該方程對數據的擬合程度因果模型的測定系數：評價整個因果模型的總測定系數27ppt課件模型的評價和修正評價可以從三方面進行：（1）檢驗參數的顯著性模型修正因果模型的修正可分為四類：增加或減少內生變量，相當于增加或減少方程；保持內生變量不變，只增加或減少外生變量保持內生變量和外生變量不變，但變動它們之間的路徑聯系保持內生變量、外生變量不變和它們之間的路徑聯系不變，只變動殘差的相關模式28ppt課件模型修正因果模型的修正可分為四類：增加或減少內生變量，相當于效應分解因果效應：也稱相關系數分解，是將變量之間的相關系數分解為不同的效應部分。包括直接效應、間接效應、總效應。虛假效應：只在內生變量的相關系數的分解中出現，是兩個內生變量的相關系數中由于共同的起因產生的部分。未分解效應：是指一個外生變量與一個內生變量的相關系數中，除去直接或間接的因果效應以后剩下的部分，是由于相關的外生變量對該內生變量的影響引起的。29ppt課件效應分解因果效應：也稱相關系數分解，是將變量之間的相關系數分路徑系數自變量和因變量（就具體方程而言）外生變量x和內生變量y（就整個模型而言）路徑系數：即因果模型的回歸系數，用來衡量變量之間的影響程度或變量的效應大小，分為標準化系數與非標準化系數，一般指的是標準化系數，可以在同一模型中進行不同系數的對比，標準化系數的絕對值越大，說明影響作用越大。路徑系數的種類：由外生變量影響內生變量的路徑系數（?）由內生變量到內生變量的路徑系數（β）下標規則第一個下標表示結果變量，第二個下標表示原因變量30ppt課件路徑系數自變量和因變量（就具體方程而言）外生變量x和內生變量模型形式Y是隨