结构方程模型在居民生活满意度研究中的应用

"结构方程模型在居民生活满意度中的应用，唐万琴，丛晓娜，徐波，曹尚，罗鹏飞，罗丹艺，卫平民。东南大学公共卫生学院流行病与卫生统计系，南京(210009)。" 本文探讨了结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）在研究居民生活满意度中的应用，旨在通过这种统计方法提出改善居民生活质量的策略和建议。结构方程模型是一种复合统计分析技术，能处理多个变量间的复杂关系，包括不可观测的潜变量（latent variables）和可观测的显变量（manifest variables）。在居民满意度的研究中，潜变量包括一般情况、卫生服务、自然环境、社会环境和社会保障。 唐万琴等人通过对南京市江宁区850名居民的问卷调查，发现五个主要的潜变量影响着居民的生活满意度。其中，卫生服务对满意度的贡献最大，标准化路径系数为0.186，表明良好的医疗卫生服务是提升居民满意度的关键因素。社会环境的影响最为显著，路径系数为0.442，意味着和谐的社会环境对居民的幸福感至关重要。而自然环境的影响相对较小，路径系数为-0.009，可能存在负向关联但影响微弱。社会保障的路径系数为-0.005，可能表示当前的社会保障制度对满意度的提升作用有限。 生活满意度作为主观幸福感的重要组成部分，是居民根据自身标准对生活质量的主观评价。传统的统计方法可能无法准确揭示满意度与诸多不可直接测量因素之间的关系，因为这些因素可能导致共线性问题。SEM模型能够克服这一限制，通过路径分析揭示显变量与潜变量之间的关系，从而提供更精确的分析结果。 研究者使用最大似然估计法来计算模型参数，这种方法能有效地提取数据中的信息，减少回归分析中的误差。通过分析模型中的路径关系，可以量化不同因素对居民生活满意度的影响程度，为政策制定者提供依据，以更有针对性的方式改进居民的生活条件。 在调查实施过程中，研究团队采用了整群随机抽样方法，选取了江宁区6个街道的社区居民作为样本，确保了样本的代表性。数据录入和分析则使用了Epidata3.1和SPSS13.0以及AMOS7.0软件，确保了数据处理的准确性和可靠性。 尽管SEM在居民满意度研究中已取得一定成果，但作者也指出模型仍存在不完善之处，需要在未来的研究中不断优化和深化。这表明，结构方程模型作为一种强大的分析工具，在社会科学领域的应用还有待进一步探索和完善，特别是在理解和改善居民生活满意度方面具有广阔的应用前景。