结构方程模型(SEM)：拟合度指标与应用

本文主要介绍了结构方程模型(SEM)的主要拟合度指标以及其在社会科学研究中的应用。SEM是一种多变量统计方法，结合了因素分析和路径分析，用于处理潜变量和显变量之间的复杂关系。 SEM的主要拟合度指标是评估模型是否有效拟合数据的关键。首先，基本拟合标准包括了几个关键的统计量，如χ²统计量、根均方误差(RMSEA)、比较拟合指数(CFI)、 Tucker-Lewis指数(TLI)和标准化根均方残差(SRMR)。χ²统计量用于检验模型与数据的差异，但通常会受样本大小影响。RMSEA越接近0表示模型拟合越好，理想值小于0.08。CFI和TLI接近1表明模型拟合良好，而SRMR的理想值应小于0.08。 其次，模型内在结构拟合度关注的是潜变量与指标之间的关系，例如因子载荷，它反映了指标对潜变量的贡献程度。因子载荷应足够高，通常期望大于0.5，以确保潜变量的有效测量。 再者，整体模型拟合度考察模型对所有数据的总体适应性，包括模型的复杂性与数据的吻合程度。这些指标综合起来提供了关于模型是否能够准确反映数据信息的全面评价。 在社会科学的研究中，SEM被广泛用于处理那些无法直接观测但可以通过间接指标测量的概念，如智力、信任和动机等。比如，通过感知有用性和感知易用性来测量参与动机，用工作方式选择和工作目标调整来反映工作自主权，以及通过当前工作满意度等指标来体现工作满意度。SEM的优势在于可以同时处理潜变量和显变量，克服了传统统计方法如回归分析的局限性，如允许有多个因变量、考虑中间变量的影响以及包容测量误差。 结构方程模型的应用场景包括验证性因子分析、高阶因子分析、路径和因果分析、多时段设计以及多组比较等。常用的SEM软件有AMOS、Lisrel、EQS和Mplus等。SEM的两大特点在于其能评估多维度和相互关联的关系，以及揭示未察觉到的概念关系，并且在分析过程中能够解释测量误差。 SEM是一种强大的工具，用于探索和验证复杂的理论框架，尤其是在社会科学领域，它能够处理潜变量和显变量的复杂关系，提供对研究问题深入的理解。理解并熟练运用SEM的拟合度指标，对于构建和评估理论模型至关重要。