路径分析如何操作?模型如何修正?

(27) 2024-07-11 10:01:01
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一、研究场景

路径分析,也称通径分析(有时也称结构方程模型,一般情况下如果包括测量模型和结构模型,则称为结构方程模型;如果只包括结构模型,则称为路径分析)。路径分析在于研究模型影响关系,用于对模型假设进行验证。比如下图的模型框架:希望研究工作条件,人际关系对于公司满意度的影响;同时还希望研究公司满意度和机会感知对于离职倾向的影响。路径有一共有4条(即4对影响关系),路径分析可以同时研究此4对影响关系。

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二、SPSSAU操作

1.SPSSAU上传数据

登录账号后进入SPSSAU页面,点击右上角“上传数据”,将处理好的数据进行“点击上传文件”上传即可。

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2.处理分析项

在“问卷研究”模块中选择“路径分析”方法,调整好自变量与因变量之间的关系,输点击“开始分析”即可。

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模型举例如下:

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三、SPSSAU分析

背景:在进行实证研究时,建议模型如下。希望研究工作条件,人际关系对于公司满意度的影响;同时还希望研究公司满意度和机会感知对于离职倾向的影响。相当于一共建立了四个假设。希望使用路径分析进行模型验证,最终进行假设检验。

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补充说明:针对路径分析的步骤上,SPSSAU建议分为以下三个步骤,分别为:

第一步:建立模型。并初步查看模型拟合结构,回归系数显著性等;

第二步:调整模型。如果拟合指标不达标(比如RMSEA值过大),此时共有两种模型调整办法,第一种办法是结合“回归影响关系-MI指标表格”结果及专业知识情况,重新调整模型;第二种办法是设置“模型协方差调整”MI指标参数。多次重复调整模型,直至拟合指标在标准范围内即可

第三步:分析模型。待模型拟合指标达到标准后,对模型进行详细分析和说明。

大纲请参考下图:

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1.未修正模型

模型拟合指标表:

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分析结果来源于SPSSAU

模型拟合指标非常多,通常情况下只需要关注卡方自由度比,GFI,RMSEA,RMR,CFI,NFI,NNFI共七个指标即可。并不需要全部指标均达标,有时候甚至只需要关注于RMSEA,RMR,CFI,NFI共4个指标即可。从上图可以看到,模型明显不达标,各项指标均不在标准范围内。因此需要进行模型调整。

模型调整共有两种方法:第一种办法是结合“回归影响关系-MI指标表格”结果及专业知识情况,重新调整模型;第二种办法是设置“模型协方差调整”MI指标参数。

对于“回归影响关系-MI指标表格”和“模型协方差调整”SPSSAU默认结果就有提及,如果没有需要下拉调整MI指数。

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并且对于自变量与因变量的关系可以选择“相关”和“影响”,参考如下:

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2.模型修正

(一)第1种模型调整方法:“回归影响关系-MI指标表格”

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从上图可以看到,共有五条路径的MI值均大于15,但并非说此5条路径均要放入模型中。而是仅放入更符合实际情况的一条即可,这样稳定重复的调整模型,并且还需要结合专业知识情况综合而定。从上图来看,机会感知对于公司满意度时MI值最大为22.087,而且从实际意义上看,机会感知有可能影响到公司满意度。所以先加入此条路径到模型。

至于上图中还有另外4条路径,暂不加入模型中,先加入一条后尝试看模型拟合指标变化情况,如果已经达标就不需要再继续调整模型。当然也可以继续结合新的MI指标进行模型调整。加入机会感知与公司满意度的路径关系后,模型路径设置如下图:

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补充说明:第二种模型修正

除了结合“回归影响关系-MI指标表格”进行模型调整外,还可以结合“模型协方差调整”,二者可同时进行,也可以分开进行均可。一般情况下,按MI大于10或者按MI大于20进行协方差调整即可。

协方差调整是指建立项之间的相关关系(非影响关系),MI指标越大,说明关联关系越强越应该建立关系。并且按MI指标调整协方差关系,这一过程被SPSSAU自动进化处理,用户只需要设置即可。比如此处设置MI>10进行协方差关系调整,如果说构建模型时有MI大于10,则SPSSAU会自动建立协方差关系,并且会将建立后的协方差关系进行呈现(即使协方差关系表格不在我们关注范围内,并且重要性非常低)。如果构建模型后没有MI大于10的协方差关系则SPSSAU不会处理。

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在完成上述两步模型调整,包括建立机会感知与公司满意度的路径关系,并且按MI大于10进行协方差关系调整后,最终发现模型拟合指标达标,具体下一部分呈现结果并且说明。

3.修正后模型

(1)模型回归系数汇总表格

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分析结果来源于SPSSAU

公司满意度对于离职倾向影响时,标准化路径系数值为-0.642<0,并且此路径呈现出0.01水平的显著性(z=-9.369,p=0.000<0.01),因而说明公司满意度会对离职倾向产生显著的负向影响关系。
机会感知对于公司满意度影响时,标准化路径系数值为-0.365<0,并且此路径呈现出0.01水平的显著性(z=-5.087,p=0.000<0.01),因而说明机会感知会对公司满意度产生显著的负向影响关系。
人际关系对于公司满意度影响时,标准化路径系数值为0.234>0,并且此路径呈现出0.01水平的显著性(z=2.595,p=0.009<0.01),因而说明人际关系会对公司满意度产生显著的正向影响关系。
工作条件对于公司满意度影响时,此路径并没有呈现出显著性(z=0.850,p=0.395>0.05),因而说明工作条件对公司满意度并不会产生影响关系。

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(2) 模型拟合指标

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针对模型拟合指标来看,模型χ²/df =1.045< 3,并且RMSEA和RMR值分别是0.017和0.011,均小于0.1,GFI,CFI,NFI和NNFI这四个指标值均大于0.9,意味着模型各项指标均在标准范围内,模型拟合良好。

补充说明:模型拟合指标有非常多,建立以文献为准即可,通常情况下选择其中几个常见指标进行分析即可。很难所有的拟合指标均在标准范围内。

(3)协方差关系-MI指标

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分析结果来源于SPSSAU

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(4)影响关系-MI指标

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(5)模型拟合度R ²汇总表格

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(6)协方差表格

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从上表可知:人际关系与机会感知之间的协方差关系(相关关系)上,此路径并没有呈现出显著性(z=-1.502,p=0.133>0.05),因而说明人际关系与机会感知之间没有相关关系。
工作条件与机会感知之间的协方差关系(相关关系)上,此路径并没有呈现出显著性(z=-1.610,p=0.107>0.05),因而说明工作条件与机会感知之间没有相关关系。
工作条件与人际关系之间的协方差关系(相关关系)上,标准化路径系数值为0.219>0,并且此路径呈现出0.01水平的显著性(z=6.416,p=0.000<0.01),因而说明工作条件与人际关系之间有着显著的正向协方差相关关系。

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(7)残差项估计值

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(8)模型结果图

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补充说明:模型结果图可拖拽调整如果还是没有达到预期结果,也可以在PPT中自行。

四、其它问题

1.无论如何拟合指标都不达标如何办?

如果模型质量较差,进行多次模型调整尝试后均无法达标,且各指标离标准差距特别大不可容忍,此时可考虑直接使用线性回归分析即可,将路径模型拆解后,分别进行多次线性回归进行假设验证。

2. SPSSAU路径分析中如果输出MI值和如何使用它?

如果希望SPSSAU输出MI指标值,可在开始分析按钮右侧下拉选择输出MI值,比如‘输出MI>10’,其意义是将MI值大于10的全部输出。在输出之后,可将MI值非常大的两两项之间建立‘协方差相关关系’(即相关关系,在‘模型关系’处进行设置),用于修正模型。MI值的修正通常会让卡方自由度值得到减少,其它指标一般不应该有太大的变化,不能过多的依赖于MI值进行模型修改。

3. 提示‘数据质量异常’?

当提示“数据质量异常”时,可能有以下原因所致:

第一:如果样本量过小(比如仅几个样本),有可能模型无法拟合;

第二:研究关系中出现因果关系研究(比如X影响Y,同时Y影响X),此时有可能出现“数据质量异常”。

4.拟合度R 方值是什么意思?

R 方值是指模型拟合情况,X对于Y产生影响时,X对于Y的解释力度情况,比如为0.2,则说明X对于Y有20%的解释力度。每个Y都会产生对应的R 方值。通常以研究是否有影响作为研究目的,因此此指标的意义相对较小,关注也较少。

5. 模型拟合度里面自由度为0?

模型拟合度出现自由度为0是正常现象,并且此时无法计算得到卡方值,卡方自由度值等,此时直接不关注对应的指标即可。出现自由度为0的原因通常是模型过于简单,或者模型过于‘饱和’,可能是非递归模型所致(比如A影响B,B影响C,C影响A)。

五、总结

针对路径分析的步骤上,SPSSAU建议分为以下三个步骤,分别为:

第一步:建立模型。并初步查看模型拟合结构,回归系数显著性等;

第二步:调整模型。如果拟合指标不达标(比如RMSEA值过大),此时共有两种模型调整办法,第一种办法是结合“回归影响关系-MI指标表格”结果及专业知识情况,重新调整模型;第二种办法是设置“模型协方差调整”MI指标参数。多次重复调整模型,直至拟合指标在标准范围内即可。

第三步:分析模型。待模型拟合指标达到标准后,对模型进行详细分析和说明。


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THE END

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