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潜变量最新娱乐体验_潜变量和显变量的区别(2024年12月深度解析)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：话题更新日期：2024-12-02

潜变量

潜变量交互项生成策略：从理论到实践大家好！今天我们来聊聊潜变量交互效应的那些事儿。之前我们讨论了调节效应分析，但当调节变量和自变量都是潜变量时，该怎么处理呢？这确实是个让人头疼的问题，但别担心，我来给你支几招。生成交互项：潜变量的挑战 𐟧銊首先，我们要生成“自变量 x 调节变量”的交互项。在显变量的情况下，我们可以在SPSS里直接把两个变量的均值或总分相乘，然后在PROCESS里用模型1跑一下就行了。或者，我们也可以用线性回归的方式，让因变量Y回归到X、M和XM上，然后看看XM的显著性。潜变量的配对策略 𐟤 但是，当模型里有潜变量时，事情就复杂了。我们需要对自变量和调节变量的维度进行配对。温忠麟大佬在他的文献里提到，配对指标的效果通常比单一指标和所有指标要好。那么，怎么配对呢？大配大，小配小 𐟓 配对的基本原则是“大配大，小配小”。也就是说，进行CFA后，选择因子载荷更大的维度去配对因子载荷更大的维度。这样能保证配对的可靠性。意义匹配 𐟒ኊ除了按因子载荷匹配，我们还可以根据纬度的意义进行配对。同类或者意义相匹配的纬度进行配对，这样更符合我们的直觉。纬度不等的情况 𐟓‰ 如果两个潜变量的纬度不一样，怎么办呢？温忠麟建议用纬度多的潜变量的高因子载荷的三个维度去和纬度少的潜变量的纬度进行配对。这样能保证配对的平衡性。小结 𐟓 总的来说，生成潜变量交互项并不容易，但只要掌握了这些策略，就能轻松应对。希望这些方法对你有所帮助！如果有任何问题，欢迎随时交流讨论！

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！

研究生日常：端午假期的图书馆奋斗记大家好，今天是端午假期，但对我这个研究生来说，假期似乎是个奢侈的词。今天依旧是在图书馆度过的一天，感觉不配有假期的可能只有我们了。今天的任务清单如下： 1⃣️ 上午帮老师整理材料 2⃣️ 构建模型：确保信效度和拟合度都符合要求，然后开始分析数据 3⃣️ 练字 𐟒𛠤𛊥䩦ƒ𓥒Œ大家分享一下我是如何进行模型检验的。为了保证结构方程模型有实际意义，需要对模型的信度、收敛效度和区别效度进行检验。 𐟎ˆ 信度检验首先，检验各变量及其子维度的标准克隆巴赫€𜣀‚如果各因素及其子维度的标准克隆巴赫€𜥝‡高于0.6，说明整体构成具有高于中等水平的信度，内在质量不错。 𐟎ˆ 收敛效度测量模型需要满足各测量指标的因子载荷量在0.50以上，潜变量的AVE值均达到0.50以上。综合考虑认为研究可以继续进行。 𐟎ˆ 区别效度统计各变量间的相关性，复制相关矩阵，将各潜变量AVE的平方根放在对角线上。只要各潜变量AVE的平方根均大于该因子与其他因子的相关系数，表明研究的各个潜变量之间有较好的区别效度。 𐟎ˆ 拟合度检验在Stata中进行结构方程模型估计后，可以通过“估计-拟合优度-整体拟合优度-all”得到需要检验的指标值。拟合度指标如下： CMIN/DF越小越好，一般要求<3, 并且要求其P>0.05 GFI越接近1越好，一般要求GFI>0.9 RMR越接近0越好，一般要求<0.05 RMSEA越接近0越好，一般要求<0.08，有论文放宽至0.1 NFI越接近1越好，一般要求GFI>0.9 CFI越接近1越好，一般要求GFI>0.9 今天的分享就到这里啦，晚安！明天又是早起学习的一天！𐟒䀀

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.

【SPSS/AMOS毕业实战教程】交叉滞后模型/自回归交叉滞后/MPLUS操作/潜变量显变量「哔哩哔哩动画」【SPSS/AMOS毕业实战教程】交叉滞后模型/自回...

结合大数据与小数据理解环境对步行的影响 Qiao, Si, and Anthony Gar-On Yeh. "Understanding the effects of environmental perceptions on walking behavior by integrating big data with small data." Landscape and Urban Planning 240 (2023): 104879. [亮点] 主观感知与客观现实不一致：人们的主观感知与客观现实之间存在差异。稀缺资源的重要性：人们对稀缺的、不可替代的景观和便利设施的邻近性非常重视。客观环境间接影响步行：客观的建成环境通过影响人们对环境的感知，从而间接影响步行行为。私家车对环境感知的影响：拥有私家车可以显著提升人们对周围环境的感知。邻近设施的重要性：邻近的零售、娱乐和购物中心对步行行为至关重要。人类感知的景观和舒适设施并不等同于客观的物理世界。传统基于兴趣点（POI）的大数据研究仅使用了客观量测的建成环境，难以捕捉人类环境感知对步行行为的影响。研究提出了一个概念框架，通过整合手机出行轨迹“大数据”和成都居民问卷调查“小数据”来研究人类感知对步行行为的影响。结果表明：人们主观感知的环境与客观量测之间存在不一致。个体的步行行为完全受其对周围环境的个人感知所调节。此外，增强到零售商店、娱乐区域和购物中心的道路设计可以显著提高感知可达性，塑造更加步行友好的邻里。 [研究设计] 感知建成环境（Perceived Built Environment, PBE）：通过问卷方式调查人们对不同类型设施获取的难易程度；客观建成环境（Objective Built Environment, OBE）：（1）设施和受访者家的距离；（2）受访者居住周围的设施密度。结构方程模型（Structural Equation Models, SEMs）：用于衡量步行行为和主客观建成环境的关系；构建了三个潜变量以表示受访者的步行行为、PBE和OBE，用于检验PBE是否以及如何通过中介作用影响OBE与步行行为的关系。检验环境因子对步行行为的影响：通过大数据方式考虑主观感知时，哪些环境因子以何种方式影响了步行行为；从手机轨迹数据中获取的步行行为包括：步行频率、步行距离（网络距离）和450万出行轨迹中的步行占比；基于问卷调查的SEMs的主观和客观建成环境作用路径城市级预测感知建成环境（Predicted Perceived Built Environment, PPBE）。

Amos结构方程模型页面操作指南𐟓Š 今天我们来简单介绍一下Amos的主页面操作。Amos的主页面分为四大块：作图页面、作图操作页面、基本操作栏页面和偶尔需要操作的页面。其中，作图页面和作图操作页面是最重要的，操作也最多。 𐟔 首先，我们重点介绍作图页面。图二至图五展示了每个常用图标的含义，未列出的图标则不太常用。图标介绍中还涉及了结构方程模型的一些基本概念，如潜变量、显变量和残差等。虽然现在可能不太理解这些概念，但可以先记住每个图标的意思。 𐟓ˆ 明天我们将通过一个简单的结构方程模型图来详细介绍这些基本概念。希望这篇指南能帮助你更好地理解Amos的操作界面和基本概念。

如何识别和避免共同方法偏差？ 𐟔 共同方法偏差（Common Method Variance, CMV）是由于使用相同的测量环境、数据来源或评分者，以及项目本身的特征所导致的一种人为误差。这种偏差会影响预测变量与效标变量之间的关系。 𐟓Š 通常，我们可以通过哈曼单因子方法来检测是否存在严重的共同方法偏差。如果所有题项聚合到一个因子上的解释率小于40%，则说明不存在严重的共同方法偏差，可以继续进行数据分析。 𐟓‹ 在数据收集之前，我们应该设计整个流程来避免这个问题。例如，可以设置标记变量（Marker variable）来区分不同的数据来源。 𐟔„ 如果数据已经收集完毕，而在探索性因子分析（EFA）中首个因子的解释率超过40%，可以考虑更换分析方法，例如使用确认性因子分析（CFA）进行单因子检测。 𐟌 如果原本进行的是潜变量分析，可以进行多个因子的CFA，并在模型中添加方法因子来检测同源误差。 𐟚력悦žœ上述方法都无法解决问题，则应该考虑Williams论文中提出的其他处理方法。然而，一旦存在严重的CMV，通常不建议继续分析。 𐟓 综上所述，共同方法偏差是一个需要认真对待的问题，通过合理的流程设计和数据分析方法的选择，可以有效避免其对研究结果的影响。

一文搞懂中介效应和结构方程模型！ 𐟔 中介变量中介变量在数量上可以进行扩展，形成多重中介模型，主要有两种类型：并行和链式。并行模型中，中介变量之间互不影响，比如“社会补偿”和“消磨时间”两个中介变量，它们各自独立地影响“抑郁”。总间接效应值是两条中介路径的间接效应之和。 𐟔 结构方程模型结构方程模型（SEM）能够描述样本数据间的复杂关系，并进行分析。SEM包含两个子模型：测量模型和结构模型。测量模型（CFA）用于梳理观测变量与因子之间的相关关系；结构模型则聚焦于因子之间的因果关系，通常使用线性回归分析技术。 CFA是SEM的基础框架，确保了模型拟合指标达标，不同因子之间具有很好的区分度，且每个因子下所有观测变量之间的相关程度很高。根据因子之间相关的不同设定，CFA可分为直交模型和斜交模型。前者假设所有因子相互独立，即设置因子之间的协方差为零；后者允许因子间的相关性，虽然使模型变得复杂，但更贴近实际数据。 SEM由三种类型的变量组成：观测变量、结构变量（即因子）和误差变量。它能够同时分析多个因变量，特别是变量间存在多层关系时非常实用。例如，内生变量（即响应变量）又可以当做预测变量使用，因此可以把SEM简单理解为多个线性回归的集合。 𐟔 R语言实例当中介模型中的变量都是显变量时，可以采用逐步回归的方法进行中介效应的分析。这次我们要采用SEM方法来做，特别是针对潜变量（因子）的情况。以下演示用到R语言的lavaan软件包，它的名称由 latent variable analysis三个单词的前两个字母组成。

PLS-SEM模型详解：选择适合你的软件大家好！今天我们来聊聊PLS-SEM模型，这是一种结合了偏最小二乘（PLS）和结构方程模型（SEM）的建模方法。它有一些独特的优势，尤其是对于小样本研究来说，简直是救星！𐟒ꊐLS-SEM模型的特点适用性：PLS-SEM在小样本下也能提供稳定的结果。样本量小于200，甚至小于100都没问题，因为PLS方法对样本量的要求相对较低。灵活性：这个模型可以处理两种类型的指标：反映型和形成型。反映型指标是由潜变量决定的测量指标，而形成型指标则是由测量指标合成的潜变量。PLS-SEM方法可以同时处理这两种类型的指标，为研究者提供了更大的灵活性。预测能力：由于PLS方法是预测导向的，因此PLS-SEM模型在预测方面具有优势。它特别适用于预测以及理论的发展，而非仅仅用于理论的验证。如何建模？设定模型：首先，研究者需要设定结构方程模型，包括潜变量、观察变量以及它们之间的关系。数据收集与处理：收集相关数据，并进行必要的预处理，如缺失值处理、异常值处理等。模型拟合：使用PLS方法对模型进行拟合，通过最大化预测能力来优化模型参数。模型评估与修正：评估模型的拟合程度和预测能力，必要时对模型进行修正以提高其性能。软件推荐说到搭建PLS-SEM模型，最常用的软件就是SmartPLS 4.0了。你可以在小破站上找到很多相关的教程，帮助你更好地理解和操作这个软件。𐟓š 总结 PLS-SEM模型在小样本研究、处理不同类型的指标以及预测方面都有独特的优势。如果你正在寻找一个适合你的建模方法，不妨试试PLS-SEM！𐟒ኊ希望这篇文章对你有所帮助，如果有任何问题或需要进一步的解释，欢迎随时留言哦！𐟘Š

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