1 / 17

LISREL 軟體與驗証性因素分析

LISREL 軟體與驗証性因素分析. 南台科技大學企管系 呂金河. 驗証性因素分析. 因素分析分成兩種 ‧ 探索性因素分析 (Exploratory F.A.) ：上述因素模式的結構或背後的理論未知。資料是用來顯示或指明因素模式的結構。故可視為幫助建立理論的方法。 ‧ 驗証性因素分析 (Confirmatory F.A.) ：基於背後的理論而設定因素模式的結構，今利用實際資料來驗証或確認，資料是否配適設定的模式。因此 C.F.A 可視為理論檢測或假設 ( 模式 ) 檢定的方法。近年中亦成為驗証或確認量表效度的新方法。. 驗証性因素分析. 驗証性因素分析的 主要目的 為

wilda
Download Presentation

LISREL 軟體與驗証性因素分析

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. LISREL軟體與驗証性因素分析 南台科技大學企管系 呂金河

  2. 驗証性因素分析 • 因素分析分成兩種 ‧探索性因素分析(Exploratory F.A.)：上述因素模式的結構或背後的理論未知。資料是用來顯示或指明因素模式的結構。故可視為幫助建立理論的方法。 ‧驗証性因素分析(Confirmatory F.A.)：基於背後的理論而設定因素模式的結構，今利用實際資料來驗証或確認，資料是否配適設定的模式。因此C.F.A可視為理論檢測或假設(模式)檢定的方法。近年中亦成為驗証或確認量表效度的新方法。

  3. 驗証性因素分析 • 驗証性因素分析的主要目的為 (1)給定樣本共變異S下，估計設定的因素模式下的參數(通常用MLE法) (2)決定(設定的)因素模式的配適性。即評估估計的共變異矩陣與樣本共變異矩陣S有多接近。BMDP的EQS, SPSS的LISREL，AMOS，SAS的CALIS，STATISTICA的SEPATH可做此類分析。

  4. LISREL(Linear structural relations)或SEM (structural equation model)簡介 因素分析理論假定個體在變項(xi)(操作性定義上之 變項，為顯性變數(manifest variable))，係由 二個部分組成，一個是各變項共同的因素(common factor; ξ)(構念(construct)為潛在變數(latent variable))，另一個是各變項迴歸式的誤差項(error factor; δi)亦屬潛在變數)。

  5. 單因素LISREL模式 • 單因素LISREL模式，如以下路徑圖

  6. 兩因素LISREL模式 • 兩因素且彼此相關的模式，如以下路徑圖

  7. LISREL程式 • 1. 模式與符號 若量表有p個題目，m個因素，令 為第i題在第 j個因素的負荷, 是誤差項 i = 1,…,p且 j = 1,…,m.則模式可寫成， 其中 為因素負荷的矩陣(參數) ，共變異矩陣(covariance matrix of x)為 為參數矩陣， 為參數矩陣

  8. LISREL程式 • 2.劃路徑圖，依箭頭方向與變數為潛在的 或顯性的，編寫LISREL程式，並注意参 數是否要設定為自由的、固定的或加限 制的。 • 3.依下表各種指標評鑑模式的配適度，再 依各個indicators(題目)迴歸估計式的 值及 值大小，評估該indicators (題目)是否有效度。

  9. SEM配適指標的判斷準則

  10. LISREL程式 • SEM配適指標的其他判斷準則

  11. 驗證性因素分析舉例 • 例:公司之社會資本量表的信效度 分析(吳萬益:企業研究方法2nd ed.)

  12. 研究架構圖 圖 1-1 研究架構

  13. 例:組織之社會資本量表

  14. 3.2利用LIREL執行效度分析 • 利用結構方程模型進行效度分析的LISREL程式:組織之社會資本量表(吳萬益 2版) • observed variables sc1 sc2 sc3 sc4 sc5 sc6 sc7 sc8 sc9 sc10 • Correlation matrix • 1.0 • .604 1.0 • .589 .512 1.0 • .353 .303 .267 1.0 • .400 .237 .275 .499 1.0 • .327 .193 .204 .483 .571 1.0 • .341 .249 .203 .387 .434 .715 1.0 • .284 .194 .215 .417 .389 .379 .351 1.0 • .279 .313 .170 .453 .417 .444 .396 .708 1.0 • .277 .218 .265 .250 .342 .357 .342 .484 .522 1.0 • sample Size 251 • Latent Variables ks1 ks2 ks3 • Relationships • sc1 sc2 sc3 = ks1 • sc5 sc6 sc7 = ks2 • sc8 sc9 sc10 = ks3 • Path Diagram • Lisrel output MI

  15. 例1: 吳萬益 2版 的LISREL模式 • LISREL 報表: • Goodness of Fit Statistics • Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 59.00 (P = 0.00) • Root Mean Square Residual (RMR) = 0.056 • Standardized RMR = 0.056 • Goodness of Fit Index (GFI) = 0.95 • Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.91 • 上列各種指標評鑑表示模式的配適度良好。

  16. Squared Multiple Correlations for X - Variables sc1 sc2 sc3 sc5 sc6 sc7 sc8 sc9 sc10 ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ---- .74 .50 .49 .39 .78 .60 .61 .76 .37 各個indicators(題目)迴歸估計式的值都大於0.36，表示各題目的效度良好。

  17. 加入SC4，保留10題，由下表，其實10題的效度仍良好。加入SC4，保留10題，由下表，其實10題的效度仍良好。 • Squared Multiple Correlations for X - Variables sc1 sc2 sc3 sc4 sc5 sc6 sc7 sc8 sc9 sc10 -------- -------- -------- -------- -------- -------- ------- - .74 .50 .49 .39 .46 .71 .56 .62 .76 .37 • Goodness of Fit Statistics Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 94.58 (P = 0.00) Root Mean Square Residual (RMR) = 0.054 Standardized RMR = 0.054 Goodness of Fit Index (GFI) = 0.93 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) = 0.88

More Related