因果關係理論的建立 ─結構方程模型 報告學生：陳錏萱  授課教授：任維廉 教授.

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1 因果關係理論的建立 ─結構方程模型 報告學生：陳錏萱  授課教授：任維廉 教授

2 作者簡介 Gordon W. Cheung（張偉雄） 王暢 畢業於美國賓州大學（管理博士） 目前任教於香港中文大學逸夫書院
專長是應用結構方程模型等研究方法，探討各種組織行 為與人力資源管理相關的方法學議題 王暢

3 報告大綱 測量 結構方程模型 量表的效度與信度 契合指數(Fit Index) 結構方程模型發的新趨勢

4 測量 潛在變項(latent variable)為抽象、無法直接測量， 需透過觀測變項(observed variable)進行觀測
古典真實分數模型： 觀察分數=真實分數+誤差分數 「測量誤差」：系統誤差與隨機誤差

5 結構方程模型 (structural equation modeling , SEM)
檢定觀察變項與潛在變項間關係假設的多重變 項統計分析方法蒐集數據以檢定假設模型 優點： 1.可同時分析涉及潛在變項與其觀察變項間的關係 2.可準確估計測量誤差與其他參數值，提高測量準確度 3.可同時計算多個依變項間的關係，尤其在中介效果研 究中

6 研究時所要衡量的部分契合指數(fit index)
結構方程模型理論與邏輯 來自假設關係 來自母體數據 母體差距越小，代表假設變項間的關係， 越接近母體間的關係 母體差距 虛構的訊息 研究時所要衡量的部分契合指數(fit index) 真實的訊息 契合共變數矩陣 樣本共變數矩陣

7 結構模型的基本類型(1) 測量模型(measurement model)： 透過確認性因素分析(CFA)，檢驗研究者所建立的 假設是否吻合

8 結構模型的基本類型(2) 路徑模型(path model)： 瞭解各變數間的關係，包括直接關係與間接關係

9 結構模型的基本類型(3) 整體模型(full model)： 測量模型與路徑模型的總合，包含外衍變相與內 生變項，為一個完整的模型

10 結構模型的基本類型(4) 平均結構模型(model with mean structures)：
在跨組別的比較研究中，可用平均結構模型來比較 各組別的潛在變項平均數的大小

11 結構方程模型的建立- 潛在變項的測量 固定負荷量法： 任取一個觀察變項為參照指標，並設定其截距為0 ，因素負荷量為1
結構方程模型的建立 潛在變項的測量 固定負荷量法： 任取一個觀察變項為參照指標，並設定其截距為0 ，因素負荷量為1 使得潛在變項的變化將導致其觀察變項的變化，且 潛在變項的平均數也等於對應參照指標的觀察平均 數

12 結構方程模型的建立 潛在變項的測量 固定因素變異法： 將潛在變項標準化，設定其變異為1

13 結構方程模型的建立步驟 建立一個基於理論基礎的假設模型 根據理論表示各變項間的相互關係，以路徑圖呈現 將路徑圖用一組結構方程式加以演繹
將陳述關係表達成程式語言，然後計算結果 結果輸出： (1)參數估計可行性；(2)假設模型與實徵 數據的契合程度；(3)參數估計是否顯著 解釋輸出結果

14 量表的效度與信度 效度(validity)：測量的正確性，即量表是否能測量 其所要量測的潛在概念的程度。
※收斂效度：不同觀察變項是否能測量同一潛在變項 以「確認性因素分析」來判斷假設是否成立 區辨效度：不同潛在變項間是否存有顯著差異 各潛在變項間的相關係數低於1 效標關聯效度：確認潛在變項間的關係 以路徑模型的方式做檢測 信度(reliability)：估計測量誤差的大小，以誤差變 異的大小來測量

15 契合指數(Fit Index) 契合度：改變各參數值的大小，使契合共變數 矩陣越接近樣本共變數矩陣
最大概似法(Maximum Likelihood Estimation)

16 常用的契合指數(1) 當此值小於5屬可接受的範圍，而小於3時則表示結果十分良好

17 常用的契合指數(2) 當RMSEA≦0.05代表假設模型契合度好；0.05~0.08可接受；0.08~0.10普通；超過0.10契合度較差。 此值需大於0.9，若大於0.95代表假設理論模型與數據的契合度非常好。

18 常用的契合指數(3) 此值需大於0.9，若大於0.95代表假設理論模型與數據的契合度非常好。 至少小於0.1，易受單位影響。

19 結構方程模型發的新趨勢(1) 測量衡等性： 如何跨組比較結構方程模型中的各個參數 例如：
將結構方程模型應用於不同文化組別間的比較，可 對跨文化研究工作有所助益 在教育學領域，能有助於比較不同學術成就與不同 主修範圍之研究對象的異同 跨性別研究，可研究性別不同對問題看法的差異

20 結構方程模型發的新趨勢(2) 潛在增長模型： 觀察研究對象隨著時間而發生變化的程度 例如： 人的態度與認知的變化 員工對於工作期望的變化

21 結構方程模型發的新趨勢(3) 多層次因素模型： 雖分成不同樣本(Subject)，但屬於同一組別(Group) ，使得樣本間有相關性。
可將觀察得到的變項間的共變數矩陣拆成變項組間 共變異矩陣與變項組內共變異矩陣，分別進行測量 ，即可進一步比較兩層次間的異同

22 Q&A 謝謝您的聆聽!!