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关于方程论文范文写作 性结构方程建模(ESEM)EFA和CFA整合相关论文写作资料

主题:方程论文写作 时间:2023-12-18

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摘 要 探索性结构方程建模(ESEM)是在测量模型部分使用了类似于EFA模型的SEM.作为一种高级统计方法,ESEM整合了EFA和CFA两种因子分析方法的功能和优点.通过ESEM,研究者既可以灵活地探索因子结构,又可以系统地验证因子模型,为潜变量的关系分析提供更适宜的测量模型.ESEM已经在某些社科领域的研究中得到应用,是一种值得推介的因子分析方法.ESEM的具体应用问题,例如因子旋转方法的选用、测验信度评价等,仍有待探讨.

关键词 探索性结构方程建模;探索性因子分析;验证性因子分析;结构方程建模

分类号 B841.2

因子分析是心理学、尤其是心理测量学的重要研究方法之一.探索性因子分析(ExploratoryFactor Analysis,EFA)和验证性因子分析(Confirmatory Factor Analysis,CFA)是使用最广泛的两种因子分析方法(Schmitt,2011).其中,CFA是研究因子(即潜变量)之间关系的结构方程建模(structural Equation Modeling,SEM)所使用的测量模型.但是CFA常常不能重现EFA获得的因子结构,这是一个长期未解决的历史问题(Asparouhov&Muthdn,2009;Marsh,et al.,2009;Marsh,Liem,Martin,Morin,&Nagengast,2011).近年出现的探索性结构方程建模(Exploratory Structural EquationModeling,ESEM),其测量模型类似于EFA,同时保留了CFA的功能,值得关注.本文首先通过和EFA和CFA比较来介绍ESEM的模型和主要功能:接着总结ESEM的主要优势;再结合前人的研究实例说明ESEM的实际应用以及软件工具;最后就ESEM目前有待完善的问题,提出研究展望.

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ESEM简介

ESEM是在测量模型部分使用了类似于EFA因子结构的SEM(Asparouhov&Muthén,2009),其中允许同时估计每个指标在各因子上的负荷.

1.1 ESEM的测量模型

ESEM的测量模型包含题目(观测变量或指标)、因子、题目误差,参数包括负荷、因子方差和协方差、题目误差方差和协方差,这和EFA和CFA相同.对于因子和题目之间的关系的假设,ESEM的测量模型和EFA和CFA有同有异.

(1)因子和题目的关系.CFA的因子模型中,通常每个题目只从属一个因子,这个题目在其它因子的负荷要固定为零,即所谓的独立的分群模型(Independent Clusters Model,ICM);而ESEM允许估计所有题目在每个因子上的负荷,这和EFA一样(Asparouhov&Muth6n,2009).

(2)题目和题目的关系.EFA假设各题目特殊因子(即题目误差)间不相关,而ESEM和CFA一样不必有这个假设(Asparouhov&Muthén,2009),在某些情况下还特别假设题目的误差相关.例如在多质多法模型、重复测模型或增长模型中就有题目误差相关的假设.

(3)因子和因子的关系.EFA使用正交旋转方法时,假设因子之间互不相关;当使用斜交旋转方法时,假设因子间都存在相关.CFA的因子模型通常假设因子间相关,在某些模型(如高阶因子模型)中,还可以假设因子间存在影响关系.这方面ESEM和CFA类似(Asparouhov&Muthén.2009).

总的来说,ESEM测量模型是EFA和CFA的混合体(a hybrid approach,Marsh,et al.2009).在测量模型设定上,ESEM是像EFA一样允许题目在多个(或所有)因子上负荷不为零的非独立分群的CFA模型.当因子数目为1时,ESEM的因子模型和CFA无异(Asparouhov&Muthén,2009).

1.2 ESEM的全模型

ESEM的全模型包括测量模型部分和结构模型部分,这里介绍两种ESEM全模型:涉及多个量表的ESEM模型和含有CFA的ESEM模型.

(1)涉及多个量表的ESEM模型

在一个结构模型中,如果潜变量分别属于不同的测量结构(measurement framework),则每一个测量结构对应一个ESEM测量模型,称为一个ESEM集(a ESEM Set).通常,同一个量表的题目属于同一个ESEM集.不同的ESEM集在因子结构上相对独立,在因子旋转时采用各自的旋转方法和矩阵.如图1中的模型中,左边是一个8题目两因子的ESEM集,右边是一个7题目两因子的ESEM集.

(2)含有CFA的ESEM模型

在一个结构模型中,有成熟的理论依据或经验支持的潜变量采用CFA因子模型作为其测量模型,其他潜变量则用ESEM探索其结构.这时,EFA和CFA这两种形态的因子结构同时出现在一个ESEM中.如图2所示,ξ1ξ2,X1-X6是一个ESEM集,η1η2,Y1-Y6是一个CFA集.

1.3 ESEM的主要功能

传统的EFA主要用于探索测量工具或某个概念的因子结构,而CFA主要用于验证已有理论或研究提供的因子结构假设,并为SEM的结构模型分析提供潜变量的测量模型(Browne,2001;Sass&Schmitt,2011;Schmitt,2011).ESEM整合了EFA和CFA两种因子分析方法的功能(Asparouhov&Muthdn,2009;Marsh,et al,2009;Sass&Schmitt,2011;Schmitt,2011),其主要包括:

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