结构方程模型

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结构方程模型 (structural equation modeling，SEM)是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。它可以替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法，清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系。

为何要用结构方程模型

很多社会、心理研究中所涉及到的变量，经常不能准确、直接地测量，这种变量称为潜变量，如工作自主权、工作满意度等。传统的统计分析方法不能妥善处理这些潜变量，而结构方程模型能同时很好地处理这些潜变量及其指标。

结构方程模型的基本原理

结构方程模型通常包括三个矩阵方程式：

其中，方程（1）和方程（2）被称之为测量模型，方程（3）则是结构模型。

测量方程（measurement equation）描述潜变量与指标之间的关系，如工作方式选择等指标与工作自主权的关系；

结构方程（structural equation）描述潜变量之间的关系，如工作自主权与工作满意度的关系。

结构方程模型的建模过程

一般的结构方程模型分析大致可以分为两个阶段，总共七个步骤。
结构方程模型的优点

1. 可以同时处理多个多组因变量

2. 允许自变量和因变量含有测量误差

3. 能同时估计因子间的结构和因子间的关系

4. 允许更大弹性的测量模型

5. 能估计整个模型的拟合程度

结构方程模型在管理研究领域的应用

从结构方程模型的基本特征分析可以看到，在管理研究领域，结构方程模型有较为广泛的适用范围。主要体现在以下三个方面：

1. 结构方程模型为管理研究所涉及到的众多难以衡量的概念提供了一个概念化建模及验证过程。

2. 管理活动是一个复杂的系统，结构方程模型通过一个系统的结构模型，能够将所有外生变量和内生变量的信息都予以考虑，所拟合的模型具备较强的参考价值。

3. 管理研究领域一些特殊的问题，结构方程模型处理起来尤为方便。

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关键词：结构方程模型 结构方程 Measurement Structural MEASUREMEN