【素质出品】结构方程模型库（含金量：4.7分）

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一、自己评分

自己给它一个评分（个人评判5分制）：

数据完整性：5分；数据真实度：4分；数据实用性：4分；

综合评价：4.7分。

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二、引 言

      笔者，最近在自学结构方程模型，怎么说呢。结构方程模型是基于线性模型之上，比之一般的线性回归、相要更为精准地描述数据，让数据的偏差更小，体现出很多数据的特征的方法。     接下来放几段我觉得非常好的，能够给像我这样的初学者一些认识结构方程模型的文献引言：     

（篇幅太长，具体内容见二楼！）

{:soso_e166:}感谢：版主：lihoujian、yangyang9189、sfhsky；还有kesong0928、有福有德 老师，
有福有德 老师的见解绝对独到，做学生只能在发帖的时候膜拜一下了，哈哈。
推荐有福有德 老师的帖子：[学习分享] 浅议结构方程原理；[学习资料] 调节效应探析 ；[学习资料] 交互效应探析

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三、内容展示

接下来是这次数据源发布的目录，也算一种整理。

（目录一：文库提供）

1、

2、一些找到的结构方程教学书籍及经典介绍文献

（目录二：论坛资料汇总）

1、结构方程软件汇总；2、结构方程书籍汇总；3、结构方程高频问题汇总

（目录三：论坛坛友整理的自学资料）

1、LISREL8.70软件视频版；2、调节变量的操作方法（EXCELL的文件）；3、一些教学PPT等

四、数据源（提供下载）

本帖隐藏的内容

一、数据源，源自【免费数据源】三则，欢迎订阅~
1、香港中文大學管理學系教授，黃熾森，《結構方程模型的例子》；     2、侯杰泰；
3、“统计之都” （PDF内有重难点划线，很）
結構方程模型的例子-黄炽森SEM.rar (432.41 KB) 本附件包括：

• 結構方程模型的例子-黄炽森SEM.ppt

2013-2-7 13:07:26 上传

侯杰泰-潜变量交互作用和二次效应结构方程.pdf (1.43 MB)

2013-2-7 12:36:24 上传

AMOS 的使用.pdf (2.88 MB)

2013-2-7 12:35:38 上传

         
计费下载（数据挖掘能力太差，论文找得好艰难，就小小计费一下，谅解）：
研究性论文.zip (3.63 MB, 需要: 10 个论坛币)

2013-2-7 12:06:28 上传

需要: 10 个论坛币  [购买]

方法性论文.zip (6.74 MB, 需要: 10 个论坛币)

2013-2-7 12:04:15 上传

需要: 10 个论坛币  [购买]

二、来源论坛的发帖（六则）：
【原创+免费】LISREL中文视频教程，本人制作，国语发音，想不会操作都难！
[学习分享] 【免费原创】本人学习SEM资料综合，应该是比较全的了
[学习分享] ［喜欢收藏的看过来！］手把手教你学会AMOS——结构方程模型
[学习分享] 【原创免费】调节变量离均差在EXCELL中的实现过程
[实际应用] ***[推荐]LISREL,AMOS资料板块汇总 重金奖励新发资料******
[学习分享] 结构方程模型专题、高频问题汇总 （推广期间，大量论坛币放送）
三、畅想
   如果作为老师的您，有什么见解与想法，请回复在帖子中，或者在论坛中直接@我！让学生我可以多学习一下，谢谢了！
如果，值得去收藏、订阅我的文库——【免费数据源】
里面有更多我的数据源整理！（直接点击紫色字体【免费数据源】即可）{:soso_e166:}{:soso_e166:}

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关键词：结构方程模型 结构方程 含金量 模型库 LISREL 经济学 统计学 结构 含金量 模型库

   二、引言（续）

    笔者，最近在自学结构方程模型，怎么说呢。结构方程模型是基于线性模型之上，比之一般的线性回归、相要更为精准地描述数据，让数据的偏差更小，体现出很多数据的特征的方法。     接下来放几段我觉得非常好的，能够给像我这样的初学者一些认识结构方程模型的文献引言：  
   

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一、什么是结构方程

结构方程式模型假定在一组潜在变量中存在因果关系，这些潜在变量可以分别用一组可观测的变量表示。假设的模型通常包括某个基本线性回归模型和很多观测变量，而这个基本的线性回归模型应该是一组潜在变量的结构关系模型。这一组潜在变量分别是那些观测变量中的某几个的线性组合。

在技术上，通过验证观测变量之间的协方差，可以估计出这个基本线性回归模型的系数值，从而在统计上检验所假设的模型对所研究的过程是否合适，也就是检验观测变量的方差协方差矩阵与模型拟合后的引申方差协方差矩阵的拟和程度，如果证实所假设的模型合适，就可以得出结论：我们所假设的潜在变量之间的关系是合理的。　   

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二、三种分析方法对比

　　线性相关分析 :线性相关分析指出两个随机变量之间的统计联系。两个变量地位平等，没有因变量和自变量之分。因此相关系数不能反映单指标与总体之间的因果关系。

线性回归分析 :线性回归是比线性相关更复杂的方法，它在模型中定义了因变量和自变量。但它只能提供变量间的直接效应而不能显示可能存在的间接效应。而且会因为共线性的原因，导致出现单项指标与总体出现负相关等无法解释的数据分析结果。

结构方程模型分析:结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中既包含有可观测的显在变量，也可能包含无法直接观测的潜在变量。结构方程模型可以替代多重回归、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。

简单而言，与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。”

   

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三、接受假设与一般回归不同

    结构模型是以接受原假设为理想结果，而一般回归是以拒绝原假设为理想结果。
    详情见：有福有德老师的：[学习分享] 浅议结构方程原理
    特别喜欢老师的房子、砖头、瓦片的假设，哈哈~

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四、路径分析与结构方程的不同

路径分析虽然同时处理多组回归方程的运算，但其背后的数学原理并未考虑多次执行检验时造成的统计误差积聚的问题，因此路径分析被部分学者认为只能检验路径系数的显著性，无法对结构方程模型进行整体性的评估分析。

路径分析的不足：

1、路径分析中假定变量的测量没有测量误差存在。

2、只能对连续变化的显性变量进行检验，无法对显性变量间的潜在变量做检查和检验。

3、变量间只有单向的因果关系，无法做递归关系的验证。

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{:soso_e113:}{:soso_e113:}{:soso_e113:}【免费数据源】 文库相关贴提示链接：{:soso_e113:}{:soso_e113:}{:soso_e113:}{:soso_e113:}

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