求观测变量到潜变量的算法（潜变量在结构方程中的拟合过程）

请教个算法问题啊，如题，在结构方程中，amos是不显示的

设定路径后，假设已经完成了探索性分析，在验证性分析中，给出已知的N个观测变量，

这N个观测变量是如何拟合不可观测变量的？

因为在后续的路径分析中，要分析多个不可观测变量之间的关系一定要有这几个不可观测变量的数据，而不可观测变量的数据一定是从其聚类的可观测变量拟合来的

翻阅了基本资料，了解到可观测和不可观测变量之间的系数，factor loading, 其实是权重，并不是协方差，而且这个权重是线性回归算出来的。

假设以上说法真实，那么线性回归要算权重需要Y（不可观测）和X（可观测）两个变量数据available的情况下才能算，现在只有X，而且有好几个X，没有Y，怎么算的回归系数？

求大神赐教

丁丁丁丁丁 发表于 2016-1-25 23:42
感谢！
请问老师，

得分矩阵与标准化数据列相乘，这个严格来说是不可以的，如果一定要计算的话，也得用 权重矩阵*标准化数据列。好在对于某些软件来说，因子得分是可以直接给出的，比如LISREL，MPLUS等，STATA我没有测试过，你可以加我QQ深入讨论 99847730.
另外，实践中，因子得分用得比较多的，往往是直接求观测变量的算术平均值来近似替代。

潜变量的计算非常复杂，但你可以考虑用探索性因子分析的因子得分来处理看看。

你前面对于潜变量与观测变量之间的载荷系数的计算过程的推断，是不对的。SEM的算法，并不是这样计算的。

辛勤工作 发表于 2016-1-25 12:26
你前面对于潜变量与观测变量之间的载荷系数的计算过程的推断，是不对的。SEM的算法，并不是这样计算的。

感谢！
请问老师，

我手头有X1-X10，,10个观测变量，分三组，对应三个潜变量，问卷数据，n=440

我简单用STATA建模跑了一下结构是可以出结果的，所以探索和验证两关算是过了（当然在validation上可能有瑕疵，我还不太熟validation的过程，暂且假设validation没问题）

那么接下来，按照导师的要求，回归方法分析三个潜变量之间的非线性关系，暂且不管用哪种回归去跑，跑回归需要数据啊~~~~所以我能否通过现有的结构方程模型获取可以代表潜变量的数据？是否是通过您说的因子得分的方式，得分矩阵（k*n）*标准化数据列（k*1）=因子得分（k*1)？ 这个因子得分再加权平均获得潜变量的数据列？

谢谢指教~~SEM上我太小白，看书一章章的忒慢~所以辛苦您指点迷津