结构方程模型下的信度估计

文章给出了结构方程模型下信度估计公式的理论推导,并通过一个实例说明了估计公式的应用。结果表明,结构方程模型下的信度估计方法不但可以估计整体的信度而且可以估计单个项目的信度;同时,把结构方程模型下的信度估计和常用的信度估计公式α系数进行了比较,得出用结构方程模型估计出的信度优于α系数的结论。     

基于结构方程模型的合成信度及其使用问题研究

信度是问卷、量表、测验质量保障的核心要素,基于因素分析理论的合成信度估计方法近年来被讨论,并被统计学者推荐使用。合成信度比常用的信度计算方法α系数更为准确,且可用于多维测验和题目残差间存在相关的测验。通过文献分析及实例演示,分析了合成信度的特点和优点;同时,重点讨论了通过结构方程模型软件计算合成信度应注意的数据类型、数据分布、样本量以及模型收敛和拟合程度等问题,并比较了常用结构方程模型软件对合成信度计算的支持情况。     

信度分析在调查问卷设计中的应用

信度的概念来源于心理测试中关于测验人的能力、人格、技能等测验的可靠性的研究。在社会调查研究中,也常常涉及到需要测量一些比较抽象的量,例如"态度"、"偏好"、"感觉"等等。为此需要围绕有关的研究目的或者主题设计合理的问卷,这就涉及到问卷设计的信度分析问题。信度分析能够指导问卷设计者事先对所设计的问卷的是否有效的测度问题有一个大致的了解,以决定是否要重新设计问卷。本文在这方面做了初步研究。     

结构方程建模在管理学研究中的应用

文章通过分析近几年发表的133篇相关学术论文发现,我国学者已掌握了结构方程建模技术,对建模细节的说明也越来越规范,但在模型识别、等价模型等方面还存在一些问题。通过对结构方程使用规范和应用现状的分析与讨论,使学者能更规范的运用结构方程建模技术,并使其能在管理学研究领域发挥更大的作用。     

结构方程模型在课程评价中的应用

基于结构方程的顾客满意度测评模型可以了解学生对于课程的满意度评价以及相关因素对于满意度的影响程度,帮助教师确定进一步的教学改进方案.文章以<金融工程学>课程为例,将影响课程满意度的驱动因素划分为感知的课堂效果、感知的课程质量、预期的教学效果和感知的学习收获四个潜在变量,建立了上述四个潜在变量与满意度之间的结构方程模型,并提出了教学改进措施.     

结构方程模型及其在顾客满意度研究中的应用

本文分3个部分首先,简要地介绍了结构方程模型;其次,以瑞典和美国的顾客满意度指数为例,介绍了结构方程模型在顾客满意度中的应用;最后,讨论了运用结构方程模型研究顾客满意度需要注意的问题.     

结构方程模型在科教兴市战略整体效应评价中的应用

文章通过查阅文献和专家访谈,根据所提出的理论假设,构建了影响科教兴市战略整体效应的结构方程路径模型,并设计了相应的调查问卷和量表。通过问卷调查的方式采集数据,将所得资料用LIS REL8.3软件来分析处理和检验研究假设,并分析处理结果以评价科教兴市战略整体效应。     

结构方程模型的特点及应用

结构方程模型(SEM)是一种验证性多元统计分析技术,在心理学、社会学和管理学等领域的应用日益广泛.本文在阐述结构方程模型基本原理的基础上,把结构方程模型与几种多元统计方法进行比较,以突出结构方程模型的特点和优势,并简单地介绍了结构方程模型的一些应用.     

广义线性混合模型及其在非寿险信度费率厘定中的应用

近年来,国内外精算学者开始将广义线性混合模型用于信度模型费率厘定中,但他们对因变量的推广仅仅推广到负二项分布。在前人的研究基础上,将因变量进一步推广到负二项K、广义泊松、双泊松等分布,然后用极大似然估计中的限制性虚拟似然法和自适应高斯求积法对参数进行估计,最后用美国劳工补偿保险进行实证分析。结果表明:负二项K(K=1.947)广义线性混合模型对数据拟合效果最好,其次为负二项1、负二项2、双泊松、广义泊松和泊松广义线性混合模型。     

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 。     

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。     

网络文化对高校校园文化的影响——基于结构方程模型的分析

针对目前高校网络迅速发展的现状,在大量问卷调查的基础上,利用结构方程模型分析了网络文化对高校校园文化的影响。选择网络文化与高校校园文化为潜变量,网络意识文化、网络制度文化、网络物质文化、校园精神文化、校园物质文化为可测变量。通过对各可测变量之间的关系进行统计分析,得出网络文化能够对高校校园文化产生重要影响的结论,为促进网络文化与校园文化的共同发展提供了理论依据。     

Generic Identifiability of Linear Structural Equation Models by Ancestor Decomposition

Linear structural equation models, which relate random variables via linear interdependencies and Gaussian noise, are a popular tool for modelling multivariate joint distributions. The models correspond to mixed graphs that include both directed and bidirected edges representing the linear relationships and correlations between noise terms, respectively. A question of interest for these models is that of parameter identifiability, whether or not it is possible to recover edge coefficients from the joint covariance matrix of the random variables. For the problem of determining generic parameter identifiability, we present an algorithm building upon the half‐trek criterion. Underlying our new algorithm is the idea that ancestral subsets of vertices in the graph can be used to extend the applicability of a decomposition technique.     

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。