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结构方程模型及其隐变量交互作用分析在社会心理流行病学中的应用.pdf
在社会心理流行病学研究实践中，经常会遇到一些客观存在但无法直接测量的变量，比如认知、能力、动机、社会经济地位等，这些客观存在但无法直接测量的变量就是结构方程模型中所谓的隐变量。这些隐变量彼此之间、以及它们与其它的显变量之间的相互关系，难以由传统的统计分析方法来解决。而结构方程模型是一种多变量统计分析方法，是多元回归和因子分析技术的结合体，其优势之一就是能分析和处理带有隐变量的实际问题。另外，在社会心理流行病学研究实践中，社会心理因素的地位是相对的，既可以以自变量又可以以因变量的方式出现，这种“亦因亦果”特殊状况的存在，致使社会心理流行病学研究实践中在同一个研究问题中要面对多个因变量，并且如果要透彻地了解变量之间的作用机理，仅仅立足于变量间的直接效应或总效应显然是不够的，尚须着眼于变量之间的间接效应。因此，要全面透析变量间的关系，必须全面把握变量间的直接效应、间接效应、以及总效应。此外，在社会心理流行病学研究实践中，变量间的交互作用也是分析的一个重点所在，而交互效应既可以发生于显变量之间，也有可能发生于隐变量之间。正如传统的统计分析方法不能处理带有隐变量的问题一样，传统的统计分析方法也不能解决隐变量交互作用的建模。同时，传统的统计分析方法也无法分析变量间的间接效应。由于结构方程模型中严密的通径系数理论可以解决和处理变量间的间接效应，又由于结构方程模型中非递归模型能够处理和解决社会心理流行病学中“多因多果、亦因亦果”的特殊建模问题以及新兴的结构方程模型中隐变量交互作用分析技术的出现，我们将结构方程模型及其隐变量交互作用分析引入社会心理流行病学研究实践中，形成了本次研究的课题：结构方程模型及其隐变量交互作用分析在社会心理流行病学中的应用。
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第五讲 结构方程模型.ppt
第五讲 结构方程模型
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[管理学]结构方程模型.ppt
[管理学]结构方程模型

结构方程模型（sem） 结构方程模型（sem）
原理：胡海媛 原理： amos应用：赵新栋 应用： 应用 文献综述： 文献综述：焦涛

结构方程模型的原理

胡海媛

m030109115

一、结构方程模型概述
1 结构方程模型是应用线性方程表示观测变量与潜变量之间，以及
潜在变量之间关系的一种多元统计方法，其实质是一种广义的一 般线性模型。

2 发展历程
① 20世纪70年代，一些学者（joreskog,1973;wiley,1973）将因子分 20 70 joreskog,1973;wiley,1973 析、路径分析等统计方法整合，提出结构方程初步概念。 ② joreskog与其合作者进一步发展矩阵模型的分析技术来处理共变 结构的分析问题，提出测量模型与结构模型的概念，促成sem的 发展。 ③ ullman（1996）定义结构方程为“一种验证一个或多个自变量与 一个或多个因变量之间一组相关关系的多元分析程式，其中自变 量和因变量既可以是连续的，也可以是离散的”，突出其验证多 个自变量与多个因变量之间关系的特点。

3 sem与几种多元方法的比较
①sem与传统多元统计方法（多元统计） 传统多元统计方法：检验自变量和因变量的单一关系（多元方差分 析可以处理多个，但是关系也是单一的） sem:综合多种方法，验证性分析，允许测量误差的存在 ②sem与典型相关分析（多个自变量与多个因变量之间
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结构方程模型7——测量模型与验证性因素分析
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