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如何写路径分析的指令

08月21日 编辑 fanwen51.com

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如何写路径分析的指令

您好,我目前想做一个路径分析,但不知道程序应该怎么写,也找不到相关资料。想跟您请教一下,用Lisrel或是Sas怎么做呢?我的外生变量很多(超过25个),包括一些个人背景的、家庭和同伴特征的,请问是否能通过主成分来缩减指标呢?如果两个内生变量之间是相关的关系,那么在写方程时是否也要把相关关系写上呢?庄主@2007-03-13:为了便于其他读者的理解,我先交待一下路径分析 (path analysis) 的简单背景。路径分析可以用作多种目的:一是将因变量之间有关系的的若干个回归模型整合在一个模型里,以助分析和表达的完整和简洁;二是在该整合模型中的各自变量对各因变量的“总影响”(total effects) 分解为“直接影响“(direct effects) 和“间接影响”(indirect effects),如果发现间接影响较大,那就有理论价值了(当然,如下所示,很难发现大的间接影响);三是通过直接影响和间接影响的比较来验证一个自变量是否为“中介变量”(mediating variable),即其直接影响不显著而间接影响显著(上面已说过,不容易发现间接影响、如果同时又要其直接影响不显著,那就更难了)。如此看来,路径分析是个好东西(不好意思,赶了一回时髦)。其从1960年代兴起,1970-80年代已十分流行。我在Indiana念博士时,学院里的老师常用路径分析做研究。后来学了SEM(结构方程模型),才知道路径分析有“含测量误差”和“不含测量误差”两种。前者只研究自变量和因变量之间因果关系,即SEM中的structural model(结构模型)那部分(见图一),而后者则加上了各变量的CFA(验证性因子分析),也即SEM中的measurement model(测量模型)那部分(图二)。 如何写路径分析的指令(转载) 如何写路径分析的指令(转载)好了,现在直接回答你的问题。问题1从字面上看,只涉及结构模型那部分,所以比较简单、容易。这种路径分析,不仅可以用LISREL、SAS或其它SEM软件,其实也可以用SPSS等通用统计软件,其结果是一样的。先说在SPSS中如何做。图一是我日前在“Confirmatory regression vs. hierarchical regression" 一文中举的例子相仿(当时只用了三个公式,没有此图)。如前文中所说,因为该模型中有两个因变量(或内生变量,endogenous variables),所以需要建立两个回归模型,分别为公式一和二,其中变量名和系数名有些改动,系数分别记为b和g,是为了与LISREL用法一致,b表示一个内生变量(如W)对另一个内生变量(如Y)的影响、g表示一个外生变量(如X)对一个内生变量(如W或Y)的影响:Y = b0 + g1X + b2W (公式一)W = g0 +g2X (公式二)在SPSS中,就按上述两个公式分别做一个回归分析。如果你习惯用SPSS指令的话,其syntax分别为:Regression Dependent=Y/Enter X, W.Regression Dependent=W/Enter X.然后将两个回归分析所得到的回归系数填入图一,此时要用standardized Beta(即 B

1、B

2、G1分别为公式一和三中b

1、b

2、g1的标准化值),就得到了路径分析。当然,这里的B

1、B

2、G1都是直接影响,我们还不知道年龄对Y的间接影响和总影响(注:上网时间对Y只有直接影响没有间接影响,所以其总影响=直接影响),但这可以用手算:X对Y的间接影响 = G1 X B2 (公式三)X对Y的直接影响 = X对Y的直接影响 + X对Y的间接影响 = B1 + G1 X B2 (公式四)由于G1 和B2 都是取值0和±1之间,其乘积一般不大。比如,G1 = 0.

5、B2 = 0.5,其乘积只有0.25。而在含有测量误差的回归中,达到0.5的系数很少见,更常见的是在0.1-0.3之间,那么其乘积只在0.01-0.10之间。这就是为什么间接影响一般不大的原因。通过SPSS做的路径分析,因为没有将每个变量的测量误差考虑进去,所以是我上面说的“含测量误差”路径分析。同时,因为它是将数个回归分析加以组装(assembled)而非整合(integrated),所以又可以称为“组装型”路径分析。如果用LISREL呢?大家也许知道,LISREL可以用公式(SIMPLIS)或矩阵 (matrices) 来写。前者容易,其syntax如下 (其中“...”部分为数据定义和其它指令,这里省略了):...RELATIONSHIPS:Y = X WW = XLISREL OUTPUT EF ......前三句于SPSS Regression的syntax相仿,最后一句中的 "EF" 是要LISREL输出间接影响和总影响的结果,不仅不需要手算了、而且会给出间接影响(即公式四)和直接影响(公式五)的显著检验,而SPSS是无法提供这些显著检验的。用LISREL矩阵指令的人越来越少,属于“斩蛟龙”之术,这里不说明。如果你问的就是矩阵指令,请告知。显然,LISREL的结果是“整合”(而非“组装”)型的路径分析,更是一个好东西(又赶了回时髦)。但是,其结果(即直接、间接和总影响的系数)与SPSS加手算的结果完全一样!(大家可以对同一数据分别用这两种软件验证一下。)道理很简单,因为用的都是同样(含有测量误差)的数据。当然,LISREL可以进一步将各变量的测量指标整合进来(即图二),那么其路径分析的结果与组装结果就可能不一样了,而且一般情况下各种影响的系数都会大一点(因为将测...

语言学论文的研究思路怎么写

语言学论文的困惑:选题是否有新意或价值,选题是否可行,选题如何打开思路。

一、选题原则:

选题要新颖,选题路径:学科、方向、领域、课题、话题、问题,解决方法、效果评估。

选题方向:学科前沿课题,特别是学科交叉性课题,有扩展空间和创新余地。

二、误区:前辈研究很多的东西,没有多少好研究的,在前人的基础上不容再攀高峰。

这需要看研究目标、看研究问题,看研究框架,润物细无声,于无声处听惊雷,时代在进补,科学在发展,流水不腐户枢不蠹,多元化思考,发散思维,去研究人家没有研究过的东西一定有价值,同时前辈的研究成果也可去粗取精,继承学术也要与时俱进,有创新才有发展。

三、从选题找创新:

面向新的语言现象(网络时代、自媒体时代语言的研究)、面向旧的语言现象(旧有语言的发展和继承,交叉发展进化等),面向特定语言理论(补充、修正、完善)、面向学科交叉点(社会心理学与语用学:语码转换、符号代替等。)

理论研究:寻共性(语言共性、语用共性、认知共性等)。应用研究:寻对策(面向规划政策、实践(教学、口语化应用、翻译、矫正等。)。

四、那些选题不会有创新:

选题太大,太泛,如语法的认知研究,汉语英语系统的对不分析,认知语法初探等。

太微观没有一般理论性价值。选题太大,容易重复别人的研究。结论指向容易归结的常识化和空泛化。

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