模型统计模型37 结构方程模型的执行

结构方程模型的执行¶

SEM 分析的基本程序可以概分为模型发展与估计评鉴两个阶段。前者发展 SEM 分析的原理基础并使 SEM 模型符合特定的技术要求, 此时研究者的主要工作是概念推导与对 SEM 分析的技术原理的考虑; 后者则是产生 SEM 的计量数据来评估 SEM 模型的优劣好坏。

模型发展阶段¶

模型发展阶段的主要目的是建立一个适用 SEM 分析概念与技术需要的假设模型（hypothetic model ), 牵涉理论发展、模型界定与模型识别等三个概念。在图 $1.4$ 当中, 这三个概念虽然是以连续的流程图来表示的, 但是三者间的关系只是说明概念发生的先后顺序, 在实际操作上, 这三个概念的运作则是一个相互作用的不断往复的过程。首先, SEM 模型的建立必定以理论为基础。所谓的以理论为基础, 并不是说 SEM 模型必须建立在某一个特定的理论之上, 而是强调 SEM 模型的建立必须经过观念的厘清、文献的整理与推导或是研究假设的发展等理论性的辩证与演绎过程, 最终提出一套有待检验的假设模型。前文已经指出了 SEM 的一个重要特性是理论的先验性, 因此, SEM 分析的第一个阶段的主要目的便是建构 SEM 的理论基础。另外两个概念一一模型界定与模型识别一一即是在理论性推演过程的基础上, 将 SEM 模型的理论假设转换成适当的技术语言。为配合理论推导的过程, 研究者同时必须进行模型界定的重要工作。模型界定 ( model specification) 可以说是第一个阶段当中最为具体的步骤, 目的是发展可供 SEM 进行检验与估计的变量关系与假设模型。

一般来说, SEM 模型的构成主要有两个部分：第一部分是理论或概念的基础, 或是研究者个人的先备知识与经验; 第二部分是 SEM 的技术语言与方法要求。当研究者面对所关心的研究问题时, 除了基于自己的知识基础与研究兴趣来推演出值得探讨的研究命题之外, 还需对于理论文献详加检阅, 以建立严谨的科学假设或提出有待验证的理论模型。如果研究者选择使用 SEM 来探讨所提出的假设与理论模型, 则必须配合特定的 SEM 技术语言与各项操作要求, 将研究者所提出的假设与理论模型转换成SEM 模型。与此同时也需考虑 SEM 分析当中可能涉及的各种统计概念所使用的统计原理, 并将其纳人 SEM 模型的设定之中。这个由理论发展到技术性模型建立的一整套程序就是第二个具体步骤“模型界定” 的主要任务。而模型界定的具体产品是建立一个 SEM 路径图。该路径图就是模型识别步骤据以评估的依据, 也是第二阶段进行估计分析的地图。此外, 在模型界定的过程当中, 有一个非常重要的技术问题, 是必须让 SEM 模型具有可识别性, 使 SEM 的各项数学估计程序可以顺利地进行。SEM 设定的假设模型是基于研究者的研究需求而提出的, 但是模型的分析必须利用实际搜集得到的数据, 利用分析软件来进行估计工作。只有在模型符合统计分析与软件执行的要求（也就是能够被有效识别）的情况下, SEM 分析才能顺利进行。此时, 一个模型可以被有效进行识别的程度称为模型识别度（identifiability 。有关模型识别度的估算过程是第三个步骤 “模型识别”的主要任务。

估计与评鉴阶段¶

一旦 SEM 模型发展完成, 研究者即必须搜集实际的测量资料来检验所提付的概念模型的适当性。这一阶段开始于样本的建立与测量工作的进行, 所获得的观察资料经过处理后, 即依照 SEM 分析工具的要求进行各项估计。样本的性质对于 SEM 分析有重要影响。除了样本规模大小的影响, 由于 SEM 涉及潜在变量的测量, 因此 SEM 分析的结果也与样本结构及测量质量有密切的关系, 也就是具有样本依赖性（sample realitication)。Bollen（2002）指出, 对于某些个体而言, 潜在变量可能是有意义的概念, 但是对另一些个体来说可能不然, 或有不同的意义。因此在不同的样本间, SEM 分析可能得到非常不同的结果。闶了因应 SEM 会随着样本的特性而改变结果的性质, SEM 的分析工具多提供了评鉴的指标, 以反映样本规模与性质的影响。同时, SEM 分析本身亦可以处理对测量误差的估计, 使测量质量的影响可以被有效地控制。但是, 研究者仍然必须谨慎选取研究样本, 维护测量的质量, 因为 SEM 分析的复杂性高, 任何一个环节的瑕疵或失误都可能造成 SEM 分析结果产生变化。

SEM 的参数估计可以说完全是由计算机进行的, 只有少数部分必须由人工计算完成 (例如, 测量模型的信度估计), 但是如何让 SEM 分析顺利完成, 仍有赖研究者对计算机软件正确无误地下达指令, 以及对分析工具的各种选项的正确选择。不同的分析软件各有其优劣, 因此操作方法各有不同。SEM 的使用者必须对于 SEM 分析工具的一般性基本原理有深人的了解, 也必须从操作演练中积累经验, 熟知每一套软件的优劣与限制, 了解每一个参数或警告讯息的意义与作用, 如此才能顺利完成各项估计与评估程序。本书将在后续章节对于有关参数估计的方法与模型检验的基本原理及各项指标加以介绍说明。值得注意的是, 在估计与评鉴过程中, SEM 分析工具通常会提供模型调整与修饰的计量信息, 使用者可以根据这些指数或统计检验数据调整先前提出的假设模型, 重新反复进行估计与模型评估, 这一过程称为模型修饰 ( model modification)。虽然这一做法违反了 SEM 分析理论先验性的精神, 但是观察数据背后潜藏的各种信息也是科学研究相当珍贵的线索, 从中既可能看出研究者在理论推导过程当中的疏忽或斍点, 也可能引导研究者继续推导出更有意义的概念或假设, 重新提出一套更趋合理的 SEM 模型。因此, 模型的修正步骤一般也是 SEM 使用者相当重视的部分。

参考资料

《结构方程模型的原理与应用》邱皓政，林碧芳著