陕西高校教育信息化水平综合评价研究——基于结构方程模型

基于2015年陕西省高校信息化调研问卷数据,运用结构方程模型构建了陕西高校教育信息化水平评估模型。选择六个维度的20个可测变量对陕西高校教育信息化综合水平进行统计分析,并取得了较好的结果。根据各维度标准化路径系数,赋予指标权重,对陕西高校教育信息化水平进行了综合评价和分析,分析结果为陕西高校教育信息化建设决策提供理论依据。     

基于结构方程模型的公众基本科学素养影响因素分析

文章使用2007年湖南省公众科学素养调查的1993个样本、2007年长沙市公众科学素养调查的1046个样本的截面数据,运用SEM方法,考察年龄、职业、文化程度、一年家庭收入、家庭人口数、对科学技术积极看法的程度和公众基本科学素养的关系.结果发现文化程度显著影响公众基本科学素养,年龄通过文化程度间接影响公众基本科学素养,职业、一年家庭收入对公众基本科学素养影响不大.     

基于结构方程的顾客满意度测评模型

文章结合旅游学、市场学以及心理学等学科中关于顾客满意度的研究成果,运用结构方程模型的理论和方法,从文化主题酒店顾客行为的角度出发,提出一种文化主题酒店顾客满意度测评模型。     

高校教学满意度的结构方程模型

文章对教学满意度影响因素的16个观察变量,根据量表内容构建教学态度、教学技能、教学内容、教学方法四个潜变量;对教学满意度的7个观察变量构建了教学满意度、学生参与度两个潜变量,然后运用结构方程建模(SEM)技术建立全模型进行检验,得到了影响教学满意度和学生参与度的定量分析结论。结果表明,教学态度对教学满意度的影响最大,教学内容和教学方法对学生参与度影响较大,学生参与度对教学满意度有一定的影响。     

基于结构方程模型的能源统计数据质量影响因素研究

文章利用结构方程模型(SEM)对影响能源统计数据质量的影响因素进行了研究。研究结果表明:统计方案的设计因素、环境因素以及统计人员的因素对能源统计数据质量具有显著影响,需要根据路径系数的强弱有重点地进行控制,从而提高能源统计数据的质量,更有效地辅助能源决策。     

基于结构方程模型的城市流动人口心理健康影响因素分析

利用清华大学"中国城镇化与劳动移民研究成人问卷"的数据信息进行结构方程模型建构,以此研究个体因素和社会因素如何具体影响流动人口心理健康。研究结果显示:女性流动人口心理健康状况相对于男性要差;教育因素对女性流动人口心理健康的影响更为明显,教育水平越高的流动人口心理状态表现更积极;经济因素对流动人口心理健康影响不显著;流动人口的社会交往程度越高,城市居民对流动人口的社会排斥程度越低,他们的心理健康状况就越好。因此,在关注流动人口时不能只关注经济因素,城市应创造一个更友善的社会环境来接纳流动人口,并提供更多的社会交往空间,使其在城市更健康快乐的生活。     

基于结构方程模型的城市金融可持续发展影响因素研究

城市金融作为区域金融资源的核心,其发展状态对于区域经济有着重要影响。在金融可持续发展理论基础上,分析影响城市金融可持续发展的关键因素,提出研究假设,运用结构方程构建研究模型,分析了因素之间的相关性及对城市金融可持续发展的影响,并通过问卷调查收集数据,对研究模型进行验证,结果表明,该方法合理、有效。研究发现:城市金融基础、经济基础、金融发展支持环境以及金融发展效率都正向影响城市金融发展的成效,并以此对城市金融可持续发展产生正向影响。     

基于结构方程模型的大学生生命态度影响因素研究

采用"生命态度量表"、"家庭教养方式量表"、"社会支持评定量表"和"应对方式问卷"对西安市816名大学生进行问卷调查,使用SPSS16.0和AMOS17.0统计软件对数据进行分析,探索各变量间的相关关系,并在假设模型的基础上,修正、构建各变量的结构方程模型。研究结果说明,家庭教养方式和社会支持对于大学生的生命态度有重要影响,社会支持对于应对方式有直接影响,同时家庭教养方式和社会支持还通过生命态度这一中介变量间接影响大学生的应对方式。研究结果为大学生生命教育的实施提供理论指导和实证参考。     

基于LISREL结构方程模型的社会经济地位继承效应分析

结构方程模型(SEM)是在路径分析基础上发展形成的一种多元统计方法,在经济学、社会学等多学科领域获得了广泛应用.文章在介绍结构方程模型基本原理以及用LISREL方法估计模型参数的基础上,采用中国综合社会调查(CGSS2013)数据研究中国家庭社会经济地位的继承效应.研究发现中国家庭社会经济地位有着较高的代际继承效应,父辈职业、收入、教育程度等家庭因素对子女的社会经济地位获得产生了直接影响,子女教育则是社会经济地位获得的重要中介变量.应消除阻碍社会经济地位代际流动的制度障碍,增强社会代际流动性.     

基于结构方程的保险公司经营状况评价模型

保险公司的经营有自己的行业特色,我国保险公司经营评价体系还处于试验阶段,有待发展和成熟.通过分析现有的保险公司经营状况评价理论,借鉴国际保险公司评价体系的经验和合理方法,考虑中国保险行业所具有的特征,文章建立了保险公司经营状况评价指标体系的结构方程模型,并进行了实证分析.     

主观幸福感的结构方程模型

摘　　要:此文对主观幸福感进行了较系统的讨论。数据来源基于北京市统计局的一项调查。其思路是将诸多变量通过因子分析法归纳为四个主因素,即工作、生活、收入分配和社会保障。通过这四个主因素的关系对影响幸福感的各种关系进行了分析。特别是其后的结论具有重要的参考价值,即现阶段GDP还是影响幸福感的最为重要的指标 。     

结构方程模式在信度检验中的应用

在对量表数据进行分析前,要先考虑所测量的数值是否可靠,只有信度被接受时,量表的数据分析才是可靠的。国内管理学研究对信度的检验广泛依赖于α系数,但α系数存在要求量表题项受潜在变量影响相等、误差间不能相关、不能对题项进行信度评估等诸多缺陷。随着结构方程模式的发展并被广泛应用,使用结构方程模式对量表进行组合信度（Composite Reliability）和个别项目信度（Individual Item Reliability）检验,可以克服上述缺陷,并为项目修正提供直接依据。     

基于SEM的分散农户农药残留认知实证研究

基于结构方程模型对江苏省3个地区6县（区）241个分散农户进行调研,分析影响分散农户农药残留认知的主要因素。结果表明：除家庭特征对分散农户农药残留认知的影响难以测度外,地区、性别、年龄、受教育年限、农药知识培训、对粮食安全性的认识等均不同程度地影响分散农户的农药残留认知。     

基于结构方程模型的农民工可雇佣性的决定因素研究——基于中部六省的调查

农民工是中国人力资源的重要组成部分。从智能、技能、体能和心能四个维度构建农民工可雇佣性模型,根据调查问卷收集数据,运用结构方程验证了农民工可雇佣性模型的合理性,研究了农民工可雇佣性及其各维度间的关系。结果表明,各维度对农民工可雇佣性影响程度依次为:技能、心能、智能和体能。农民工因年龄、文化程度不同,在可雇佣能力、技能、心能和智能方面存在显著性差异,但是在体能上没有显著差异。     

Some Properties of the Pivotal Statistic Based on the Asymptotically Distribution-Free Theory in Structural Equation Modeling

For normally distributed data, the asymptotic bias and skewness of the pivotal statistic Studentized by the asymptotically distribution-free standard error are shown to be the same as those given by the normal theory in structural equation modeling. This gives the same asymptotic null distributions of the two pivotal statistics up to the next order beyond the usual normal approximation under normality. With an alternative hypothesis, the asymptotic variances of the two statistics under normality/non normality are also derived. It is, however, shown that the asymptotic variances of the non null distributions of the statistics are generally different even under normality.     

EM Algorithm Estimation of Simultaneous Equation Model with Limited Variables: An Example of Cigarette Consumption

The two-part model and Heckman's sample selection model are often used in economic studies which involve analyzing the demand for limited variables. This study proposed a simultaneous equation model (SEM) and used the expectation-maximization algorithm to obtain the maximum likelihood estimate. We then constructed a simulation to compare the performance of estimates of price elasticity using SEM with those estimates from the two-part model and the sample selection model. The simulation shows that the estimates of price elasticity by SEM are more precise than those by the sample selection model and the two-part model when the model includes limited independent variables. Finally, we analyzed a real example of cigarette consumption as an application. We found an increase in cigarette price associated with a decrease in both the propensity to consume cigarettes and the amount actually consumed.