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结构方程模型权威发布_主成分分析spss步骤及结果分析(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

结构方程模型

如何用结构方程模型搞定设计研究？说实话，写论文真的没那么难，只要你选个好题目，再加上合适的研究方法，花点时间扎实地做，基本都能搞定。我带过两个专硕，从选题到成稿只花了两个多月，最后顺利发表在北核期刊上。很多同学没论文不是能力不行，而是心理障碍。今天我就来给大家介绍一个经典的实证研究方法——结构方程模型（SEM），希望能抛砖引玉。结构方程模型（SEM）是一种解释多个变量之间复杂关系的统计模型。近年来，设计学界也开始用这种方法来研究用户行为和心理认知。SEM主要有两种类型：CB-SEM和PLS-SEM。PLS分析一般分为测量模型和结构模型评估两步。测量模型主要评估变量的信度、收敛效度和区别效度。信度一般用Cronbach's alpha和CR值来衡量，收敛效度可以用AVE和FL来表示，区别效度则代表不同构面中题项的相关性，同一构面的AVE平方根应该大于其与不同构面的相关性。结构模型的评估一般用Bootstrap进行5000次随机重复抽样进行显著性检验。需要报告路径系数、显著性水平、解释方差的比例以及假设检验结果。关于结构方程模型在设计研究中的具体应用，这里以一篇发表在《Computers in Human Behavior》上的文章为例进行介绍。这篇文章以用户的情感反应和主观知识水平为基础，构建了一个解释用户对全自动驾驶汽车（FAV）接受度的概念模型。同时，该模型还检验了感知收益/感知风险对解释变量（焦虑、愉悦、主观知识）与接受度关系之间的中介作用，以更好地理解用户接受背后的心理机制。基于对1582名受访者的调查分析，PLS结果表明愉悦、焦虑和主观知识是影响用户接受FAV的关键因素。此外，与感知风险相比，感知收益表现出更强的中介作用。因此，开发人员应改进情感设计和宣传策略，以提高用户对FAV收益的感知，从而提高接受度。希望这些信息能帮到大家，写论文其实没那么可怕，只要方法得当，努力付出，总会有收获的！𐟒ꀀ

MPLUS软件安装与问题解决全攻略 MPLUS软件是结构方程模型领域的佼佼者，深受心理学、社会科学和经济学研究者的喜爱。它是一款功能强大的多元统计分析软件，集成了多种潜变量分析方法，包括探索性因素分析、结构方程模型、项目反应理论分析、潜类别分析、潜在转换分析、生存分析、增长模型、多水平模型、复杂数据分析和蒙特卡洛模拟等。 𐟓栥ㅥŒ… MPLUS软件的安装包是用户开始使用软件的第一步。确保你下载的是最新版本，并按照安装向导进行操作。 𐟔砨🜧若助如果你在安装过程中遇到问题，或者需要远程安装，可以寻求专业的远程协助服务。通过远程连接，专业技术人员可以帮助你解决安装问题，确保软件顺利运行。 𐟛 ️ 问题解决 MPLUS软件在安装过程中可能会遇到各种问题，如安装失败、软件无法启动等。针对这些问题，有专业的解决方案和服务，帮助你快速恢复软件的正常使用。通过这些步骤，你可以轻松解决MPLUS软件安装和使用过程中的问题，确保软件为你提供最佳的分析支持。

如何用结构方程模型分析大学生体力活动？探索大学生体力活动的影响因素是一个复杂但有趣的研究课题。结构方程模型（SEM）是一种强大的统计工具，可以帮助我们理解和验证这些影响因素之间的关系。以下是建立结构方程模型的详细步骤和注意事项：研究假设与模型构建 𐟧 首先，我们需要提出一些假设，例如自我因素、家庭因素、学校因素和社区因素是如何影响大学生体力活动的。这些假设基于文献回顾和理论支撑，形成了一个理论模型。问卷设计 𐟓‹ 问卷的设计是关键的一步。我们选择了高质量期刊中的文献作为参考，确保问卷的可靠性。使用Likert五级量表来设计问卷，这样可以定量地反映受访者的态度。数据来源 𐟓Š 通过问卷星发放问卷，我们收集了438份问卷，其中有效问卷为402份。这些数据将是我们分析的基础。研究方法 𐟔슦ˆ‘们使用了SPSS 26.0和AMOS 26.0软件对数据进行信效度检验和探索性分析，确保问卷的有效性和可靠性。结构方程模型将用于探索各个影响因素之间的关系，并验证研究假设。模型拟合与分析 𐟓ˆ 我们使用了多种适配度指标来检验模型的适配度，包括卡方值、卡方/自由度比、GFI、AGFI、RMSEA、NFI、IFI、CFI等。模型的修正和验证基于这些指标的结果，最终得到了一个高度适配的结构方程模型。验证性分析 ✅ 验证性分析在结构方程模型中非常关键，它帮助我们验证研究假设和理论模型。这主要包括以下步骤：信度与效度分析：通过计算各变量的Cronbach's 姡量表的信度。通过因子分析和相关统计技术，如平均方差抽取值（AVE）和组合效度（CR），保证量表的效度。模型拟合度的检验：检验模型拟合度，确保理论模型与实际数据之间的吻合度高。修正模型以提高拟合度，基于卡方值、RMSEA值、CFI值等进行。路径分析：分析变量之间的路径系数，确认变量之间的直接效应、间接效应和总效应。验证研究假设，确定哪些假设得到数据支持。量化研究 𐟔⊩‡化研究是指通过量化的数据和统计方法来研究现象或验证假设的过程。在这项研究中，量化研究包括：通过设计问卷和使用Likert量表来收集数据。使用统计软件对数据进行分析，包括信效度分析、因子分析、路径分析等。通过这些步骤，我们可以更深入地理解大学生体力活动的影响因素，并为相关政策和干预措施提供科学依据。

结构方程模型详细步骤指南𐟓Š 在开始之前，先搞清楚几个关键概念：观测变量：这些是可以直接测量或观察到的变量，也叫显变量。比如，一个具体的问卷题目就是一个观测变量。潜变量：这些变量不能直接测量，需要通过多个相关的观测变量来推测。它们可以是某个量表所测量的变量，比如自我效能，或者是某个多维量表中的一个维度。内生变量：这些是需要模型来解释的变量，通常作为因变量或结局变量。它们可以是内生显变量，也可以是内生潜变量。外生变量：这些变量能够对内生变量产生影响，通常作为自变量或解释变量。它们可以是外生显变量，也可以是外生潜变量。结构方程模型其实就是一般线性模型的扩展，包括测量模型和结构模型。测量模型是根据预先设计的理论模型构建观测变量与各潜变量之间的联系。而结构模型本质上就是各潜变量之间的回归模型。接下来，我们来看看结构方程模型的基本步骤：确定研究目的和研究模型 𐟎斥…ˆ，你需要构建一个理论模型来描述变量之间的关系。这个模型应该清晰地说明你的研究目的和假设。确定变量和收集数据 𐟓ˆ 数据可以通过问卷调查、实验或观察等方法获取。确保你的数据足够丰富和可靠，以便进行后续的分析。评估测量模型 𐟔 这一步是通过探索性因素分析（EFA）和确认性因素分析（CFA）来确定维度并评估测量模型的好坏。如果你使用的是很成熟的量表，这一步可以省略。评估结构模型 𐟏—️ 确定结构模型，它用于检验变量之间的因果关系。这一步非常关键，因为它将帮助你理解不同变量之间的关系。进行模型拟合指标检验 𐟓Š 使用拟合指标，如x2拟合度检验、比较拟合指数（CFI）和标准化根均方残差（SRMR）等来评估结构方程模型的拟合优度。拟合指标接近1（>0.9）且x2拟合度检验值/自由度的比值<3或更低，表示模型拟合效果较好。进行参数估计和解释 𐟧﹦补ž‹中的参数进行估计，常用方法有最小二乘估计和最大似然估计等。这一步将帮助你理解模型的参数和它们的含义。进行关系验证和修正 𐟔„ 根据实际拟合情况对模型进行修正。这一步是非常灵活的，因为在实际研究中，很多假设可能并不完全符合实际情况。进行敏感性分析 𐟌᯸ 通过对模型进行不同的敏感性分析，验证结果的稳定性和一致性。这一步可以帮助你确保你的研究结果是可靠的。希望这些步骤能帮到你，让你在进行结构方程模型分析时更加得心应手！

结构方程模型英文书籍学习心得 𐟓š 最近，我入手了一本关于结构方程模型（SEM）的英文书籍，总共391页。第一次打印的时候，我只打印了目录和简要介绍。第二次打印，我集中打印了多群组分析的部分。看来，我还是得把整本书都看完，因为跳过一些部分，就容易漏掉一些重要的内容。为了学习均值比较，我发现这本书真的有点难懂。很多地方需要边翻译边看，毕竟我的英语水平有限。最近，我在爱奇艺上找到了一些教学视频，但要付费十几块钱，感觉有点贵。小破站上，张伟豪的视频也讲了一些内容，但有些话语让人摸不着头脑。而且，这些视频和这本书讲的内容有些出入。这本书的部分内容可以和吴明隆的《结构方程模型——Amos的操作与应用》以及邱皓政的《结构方程模型的原理与应用》结合起来看。虽然这本书的操作步骤有点乱，但看了这些书之后，我逐渐明白了一些内容。不过，我还是有很多不理解的地方。所以，到现在我也没真正做出什么成果来。学习SEM真的是一个漫长的过程，需要耐心和毅力。希望有一天，我能真正掌握这门技术！

结构方程模型（SEM）在设计研究中的妙用大家好！今天我想和大家聊聊结构方程模型（SEM）在设计研究中的超实用应用流程。SEM 真的是个超级强大的统计分析方法，特别适合用来探究多个潜在变量之间的复杂关系。它可以把一个复杂的模型分解成几个部分，通过估计模型参数来揭示变量之间的因果联系。而且，SEM 的应用范围非常广泛，包括因素分析、回归分析、路径分析、多层次模型等等，还能同时考虑多个变量之间的关系，灵活性和解释性都超强！在设计研究中，SEM 常用于验证性因子分析、高阶因子分析、路径及因果分析、多时段设计、单形模型及多组比较等方面。常用的分析软件有 LISREL、Amos、EOS、MPIus 等。那么，SEM 在设计研究中的基本步骤是什么呢？让我来给大家详细讲解一下：明确研究变量及其测量方式 𐟎斥…ˆ，你得搞清楚你要研究的变量和它们的测量方式。这样才能顺利建立模型哦。建立模型 𐟓 根据理论假设和研究目的，建立合适的结构方程模型。这个过程需要你有一定的理论知识和经验。采集数据 𐟓 接下来就是进行实际的数据采集了。要保证数据质量杠杠的，这样才能得到可靠的结果。参数估计 𐟧ˆ駔褸“业统计软件对模型参数进行估计。这样你就能知道每个变量间的关系和影响程度啦。模型检验 𐟛 ️ 对模型进行全面检验，包括整体拟合度检验、各个路径系数的显著性检验、误差项的协方差矩阵检验，还能对模型进行改进，以此确定模型的可靠性和适用性。结果解释 𐟒ኦœ€后，根据模型得到的参数估计结果，好好解释各变量之间的关系，然后提出有价值的结论和建议。其实，SEM 在设计研究中的应用案例非常多，比如：胡珊、王凯华等人的《基于扎根理论和SEM的老年人手机导识APP设计与实现》邓昕、许柏鸣等人的《交互设计理念下的橱柜设计要素——基于SEM的实证分析》胡珊、贾琦等人的《基于结构方程模型的康养智能陪护产品设计》胡珊的《基于SEM的交互式公共导识系统体验设计研究》孙斌宾、杜鹤民的《基于消费价值理论的旅游文创产品设计研究》曹献馥的《茶叶包装中影响消费者购买意愿的设计要素研究》这些文章都是北大核心典型文章，大家可以参考一下。赶紧点赞𐟑收藏⭐起来吧，以后在设计研究中肯定用得上哦𐟒–！

精读SEM+ANN论文，干货满满！嘿，大家好！今天我们来聊聊如何精读一篇关于SEM（结构方程模型）和ANN（人工神经网络）的论文。这篇文章的重点是解读方法，具体的SPSS设置和ANN报告可以参考之前的帖子哦。背景𐟓š 随着机器人在各个行业的应用越来越广泛，教育领域的机器人采用也逐渐成为关注点。然而，关于机器人如何在高等教育中广泛推广以及影响其使用的具体因素，尤其是在发展中国家，仍然缺乏深入研究。研究目的𐟔 本文旨在探索影响学生在高等教育中采用机器人的因素。通过整合“统一技术接受与使用理论（UTAUT2）”和“任务技术匹配（TTF）”模型，创建了一个新的理论框架。核心目标是揭示机器人功能与教育任务之间的匹配程度，分析哪些因素最能影响学生的使用意图。研究对象𐟑劧 ”究对象为阿联酋高等教育机构的大学生，共收集了177份问卷。样本包含本科生和研究生，男女比例相当。问卷调查涵盖了与机器人使用体验、技术适配度、学习动机等相关的变量。研究方法𐟔슦•𐦍𖩛†方法：研究采用了在线问卷调查，利用Google Forms向高等教育学生分发了调查链接。问卷分为两部分：第一部分收集学生的基本信息（如性别、年龄、教育背景、机器人使用经验等），第二部分则包含衡量八个变量的量表题目。理论模型与假设：研究结合UTAUT2模型（包括绩效期望、努力期望、社会影响、促进条件和享乐动机）和TTF模型（个人技术匹配和任务技术匹配），提出了9个假设，并去除了与学生个人支出或习惯相关的变量（如价格价值和习惯）。数据分析方法： SEM-ANN混合模型：效度和信度检验：通过构造信度（CR）、Cronbach’s Alpha和平均方差抽取量（AVE）评估模型的信度和效度。具体操作流程：问卷设计：基于UTAUT2和TTF的理论模型，设计量表题目，采用五级Likert量表（从1到5，表示“非常不同意”到“非常同意”）。数据收集与整理：通过便利抽样法收集177份有效问卷。 SEM模型验证：使用PLS-SEM（偏最小二乘法结构方程模型）评估模型的路径系数、方差解释力（Rⲯ𜉥’Œ变量间的因果关系。 ANN模型分析：使用多层感知器神经网络（MLP），利用两层隐藏层分别对行为意图和努力期望进行建模。利用交叉验证法（10折交叉验证）计算均方根误差（RMSE），并通过敏感性分析确定影响行为意图的关键因素。总结𐟓 这篇文章真的是干货满满，从背景到研究目的、研究对象和方法，每一个环节都做得非常细致。特别是数据分析部分，结合了SEM和ANN两种模型，真的是既有深度又有广度。希望这篇精读能帮到大家，让我们一起在学术的道路上不断进步吧！

[CL]《Counterfactual Generation from Language Models》S Ravfogel, A Svete, V Sn㦢jarnarson, R Cotterell [ETH Zurich] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

如何进行区分度分析：实用指南𐟓Š 在结构方程模型（SEM）分析中，判别效度（Discriminant Validity）是评估不同构念之间区分程度的关键工具。它确保了模型中每个构念的独特性，主要作用如下：区分不同构念𐟔：判别效度有助于识别模型中不同变量或因子之间的差异，确保它们代表独特但相关的概念。避免共性解释𐟚민š如果两个或多个变量之间的判别效度不足，可能表明它们之间存在共性解释或重叠，这可能导致模型中的冗余或混淆。增强测量精度𐟓ˆ：通过确认每个构念独特的测量特性，判别效度有助于提高测量工具的准确性和信度，从而增强结构方程模型的解释能力。在实际操作中，进行区分度分析可以帮助你更好地理解变量之间的关系，确保你的模型能够准确地反映现实情况。

结构方程模型学习笔记：论文呈现与结果解读 8⃣️论文呈现结果 ☑️带有系数的图形：复制粘贴（2，4）可我粘贴到word里面显示不全，所以我暂时打算用截图𐟙ƒ ☑️报告因子载荷系数：estimates➡️复制粘贴第一个和第二个大表➡️将第二个大表里estimates的数值复制到第一个大表里 ☑️AVE和CR计算 𐟌Ÿ需借助计算器（浏览器里搜搜就能有，我是在某乎里找到的） 𐟌Ÿ输入潜变量下所有观测变量的因子载荷自动出AVE和CR结果（聚合效度AVE结果要大于0.5，组合信度CR要大于0.7） ☑️判别效度（区别效度）横列和竖列为F1-Fx➡️对角线放AVE的值➡️F1-F2填输出结果表里的值（两列表）➡️Excel公式=sqrt（AVE）➡️所在列相关系数全部小于sqrt（AVE）➡️说明区别效度OK ⚠️相关系数特别大的情况下可能两个变量存在多重共线性。按我自己的理解就是两组数据太像了。 𐟥𚥜襭椹的过程中发现自己的调查数据还需要调整，磕论文的过程中发现有一些毕业论文的数据是有问题的.... ⚠️我做的其中一个潜变量的AVE值小于0.5，为了让这个值成立，特意百度出一个合理的理由，外加参考文献。像我一样走投无路的朋友可以用。 “過去學者建議AVE數值應高於0.5以上，但因AVE若要高於0.5以上，表示因素負荷量皆須高於0.7以上，考量數據資料的實際面向，亦可以AVE高於0.36以上為勉強接受之標準(Fornell&Larcker,1981)。” 参考文献：Fornell,C.,&Larcker,D.F.(1981).Evaluatingstructuralequationmodelswithunobservablevariablesandmeasurementerror.JournalofMarketingResearch,18(1),39-50.

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