结构方程分析作用路径不显示P值

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我想请教一下，在做结构方程模型分析的时候，这个Regression Weights: (Group number 1 - Default model)有一个作用路径没有显示P值，出现这种情况的原因一般是什么呀？应该怎么解决呢？

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关键词：结构方程 不显示 regression regressio regress

系数设定为固定系数的时候，不会有标准误，也不会有后续的显著性检验。
最常见的潜变量对指标设定固定载荷为1。

因此，如果设定了固定系数，不存在显著性检验是应该的，并且是正确的。
如果不是由于模型估计的需要而设定的，可进行检查。

邱宗满 发表于 2022-12-12 19:11
系数设定为固定系数的时候，不会有标准误，也不会有后续的显著性检验。
最常见的潜变量对指标设定固定载荷 ...

谢谢您的回答，我检查过了，确实是设定了固定系数。

邱宗满 发表于 2022-12-12 19:11
系数设定为固定系数的时候，不会有标准误，也不会有后续的显著性检验。
最常见的潜变量对指标设定固定载荷 ...

您好，我想请教一下，有无其他的方法可以显示显著性呀，我从网上查到有固定因子载荷法和固定方差法。这个固定方差法做的话，会显示显著性吗？因为是刚学，很多还不懂，背后的原理都不是太清楚，冒昧了~

linkblue 发表于 2022-12-12 21:38
您好，我想请教一下，有无其他的方法可以显示显著性呀，我从网上查到有固定因子载荷法和固定方差法。这个 ...

设定潜变量固定方差可以显示显著性。

但不建议你进行这种设定。理由：1.对于潜变量测量模型，那个设定的更改没有意义，不会改变模型核心结果
2.更改以后得到的因子载荷的显著性并不需要报告（即非标准化的结果），你需要报告的是标准化载荷。
3.设定固定载荷几乎是所有结构方程模型软件的默认设定，适用于任何潜变量（外生潜变量与内生潜变量）。

邱宗满 发表于 2022-12-13 19:46
设定潜变量固定方差可以显示显著性。

但不建议你进行这种设定。理由：1.对于潜变量测量模型，那个设定 ...

部分同意邱教授的观点，部分不同意。 固定方差法的优点在于，首先，在复杂模型中运行速度提高，因为这相当于对潜变量标准化；其次，固定载荷法默认固定的是潜变量的第一个测量指标，此时如果第一个测量指标对潜变量的测量效果不佳（比如相关性很低以至于载荷不显著），那就会出现潜变量不可识别的情况。再者，如果被固定的测量指标是逆指标，整个潜变量的正负方向将会变为与逆指标方向一致，从而导致该潜变量与其他外部变量的相关关系被反向。最后，因子载荷的显著性在一些研究者仍然需要我们报告。使用固定载荷法时，如果第一个测量指标的载荷比较低（例如0.2），那么固定载荷法就不能识别这种低载荷。因此，个人的建议是，正常情况下使用默认的固定载荷法即可，但如果发现潜变量不识别或者结构系数与预期的正负号想法，再或者想知道同一个潜变量中不同测量指标的载荷情况，那就要使用固定方差法。

南南数据 发表于 2022-12-14 20:38
部分同意邱教授的观点，部分不同意。 固定方差法的优点在于，首先，在复杂模型中运行速度提高，因为这相当 ...

不太认可你的部分观点。
0.在固定方差法的优点后面，介绍的并非都是其优点。
1.设定固定因子载荷，与设定第一个题为固定因子载荷并不一样。如果设定在A题目上得不到结果，可以设置到B题目上。2.固定潜变量方差只能在外生潜变量上设定。因此，如果潜变量之间存在影响关系，则固定潜变量方差法直接宣告破产。
3.所谓的“运行速度”提高，是因为存在收敛标准的问题。由于潜变量分析原本是为了问卷调查中的因子分析而开发的，所以其中的收敛标准跟随问卷的分数设置习惯，往往设定为小数点后几位的精度。假若使用数字非常大的经济数据，则需要比平常使用更多次的拟合才能得到结果，造成“运行速度低”的假象。实际上这是数据量纲问题，数据量纲和收敛标准应当配套。当然，如果某个指标与其它指标之间的协方差非常低，可能会导致潜变量无法收敛，但这可以通过将固定载荷设定到其他题目上截距。
4.指标的正负应当是研究者本来就知道的，即使不知道，也可以通过后期设定固定载荷解决。如果固定潜变量方差，无法保证对正向指标的载荷刚好为正。因此，指标的正负向问题，只能通过固定因子载荷的方式才能稳定截距。
5.当潜变量不识别时，已经表明指标的选择存在比较严重的问题，同时说明研究者并未对数据进行初步的分析。应当在初步分析中解决的问题留到了SEM中，这不应当把责任归于SEM。
6.潜变量对指标的标准化载荷需要足够高，潜变量才会稳定，这是潜变量的天然要求。而足够高的标准化载荷基本上不需要再判断显著性问题。（总不会在潜变量的构建中选择0.2的标准化载荷？）

邱宗满 发表于 2022-12-14 21:12
不太认可你的部分观点。
0.在固定方差法的优点后面，介绍的并非都是其优点。
1.设定固定因子载荷，与设 ...

SEM默认使用的是固定载荷法，对于初学者来说，这个方法容易造成的问题是：（1）默认给第一个题目固定载荷，当如果这个题目本身载荷低，就会造成潜变量以至模型不识别，而初学者往往想不到要去换一个题目固定载荷。而如果使用固定方差法，在很多情况下可以识别固定载荷法不能识别的模型，此外，也可以直接显示默认的第一个题目载荷过低。（2）在潜变量交互的情况下，固定方差法明显比固定载荷法速度提高很多。 （3）固定方差法虽然理论上只能固定于外生潜变量，但实际上在内生潜变量上也可以固定方差，模型的标准化估计不受影响（甚至可以将测量误差、残差固定，也可以使模型识别，标准化估计不受影响）。其他问题认同邱教授的观点。因此，我个人仍然认为，虽然固定载荷法和固定方差法都是潜变量识别的方法，但固定方差法更方便初学者了解和检查潜变量的测量质量和模型识别问题。

非常感谢两位的精彩解答，因为本人刚刚接触结构方程模型，很多问题都一知半解。看到两位的精彩回答也对这两种方法有了一定的了解，太感谢两位啦~

邱宗满 发表于 2022-12-14 21:12
不太认可你的部分观点。
0.在固定方差法的优点后面，介绍的并非都是其优点。
1.设定固定因子载荷，与设 ...

非常感谢您的耐心解答，关于您提到的
设定固定因子载荷，与设定第一个题为固定因子载荷并不一样。如果设定在A题目上得不到结果，可以设置到B题目上
有这么具体的方法可以确定应该设置哪一个题目为固定的因子载荷呢？还是说要一个一个的去试呢？谢谢您~