机器学习数学基础:42.AMOS 结构方程模型(SEM)分析的系统流程

该流程图完整呈现了 AMOS 结构方程模型(SEM)分析的系统流程,具体步骤及内涵如下:

1. 模型设定

基于理论基础或研究假设,构建结构方程模型的初始框架,明确潜变量与显变量的关系、测量模型(因子结构)及结构模型(变量间路径),是后续分析的基础。

2. 模型识别

通过统计方法检验模型是否具备可识别性,即判断模型参数是否存在唯一解。若模型不可识别(如自由度不足),需调整模型设定(如减少参数、简化结构),直至满足识别条件。

3. 选择测量工具、收集资料

确定数据收集工具(如量表、问卷、实验仪器等),确保测量工具信效度达标;随后开展数据收集,获取研究所需样本数据,为模型分析提供实证支持。

4. 模型估计

将收集的数据导入 AMOS,运用统计估计方法(如极大似然估计)计算模型参数(路径系数、方差、协方差等),生成初始模型的估计结果。

5. 模型评估

通过拟合指标(如 RMSEA、CFI、TLI、χ²/df 等)评估模型与数据的拟合程度:

  • 拟合良好:进入结果解读环节;
  • 拟合不佳:需进行模型修正,分析修正指标(如 MI 值),寻找模型调整方向。

6. 模型修正

根据评估结果,对拟合不佳的模型进行调整(如添加路径、修正测量模型),修正后重新回到"模型估计"环节,迭代分析直至模型拟合达标。

7. 解读估计结果

深入分析模型参数估计值,包括路径系数的显著性(判断变量间关系是否成立)、因子载荷(衡量显变量对潜变量的解释力)、残差方差等,从理论和实践层面解释变量关系的意义。

8. 结果(论)报告

系统整理模型拟合指标、参数估计结果、假设检验结论等,以学术规范撰写研究报告,呈现研究发现与理论贡献。

9. 模型交叉验证

通过交叉验证(如拆分样本、更换数据子集)检验模型的稳健性,确保模型在不同数据样本中仍保持良好拟合与解释力,验证研究结果的可靠性与泛化能力。

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