HTML(第五章 案列分析)

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一(因校验网站打不开

 

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### 结构方程模型案例分析 结构方程模型(SEM)是一种多变量统计技术,用于检验复杂理论假设中的因果关系。当研究者希望探讨多个潜在变量及其相互作用时,SEM 提供了一种强大的工具来评估这些关系。 #### 案例背景 在一个教育心理学的研究中,研究人员试图了解学生的学习动机、学习策略以及学业成绩之间的关系。为了验证这一系列复杂的假设路径,采用了 SEM 方法来进行数据分析[^1]。 #### 数据收集与预处理 数据来源于某中学高三年级的学生问卷调查,共回收有效样本 500 份。问卷涵盖了三个主要维度:学习动机(由四个题目构成)、学习策略(六个题目),还有学生的期末考试总分作为学业成绩指标。所有量表均采用李克特五级评分法设计。 #### 测量模型构建 对于每一个潜变量,通过因子分析确认其对应的观测变量是否合理地代表该概念。结果显示,各个潜变量与其所属的观测项之间具有良好的收敛效度和区分效度,表明测量模型拟合良好。 ```python from sklearn.decomposition import FactorAnalyzer import pandas as pd # 假设 df 是包含原始数据的数据框 fa = FactorAnalyzer(n_factors=3, rotation='varimax') fa.fit(df) # 获取因子载荷矩阵并打印出来查看每个项目的归属情况 factor_loadings = fa.loadings_ print(factor_loadings) ``` #### 结构模型建立 基于理论框架设定好各潜变量间的预期关联模式后,在 AMOS 或 Mplus 软件平台上绘制相应的路径图,并执行最大似然估计以获得参数估值及标准误等信息。最终得到的结果显示,学习动机正向预测学习策略的应用频率;而后者又显著影响到学业表现的好坏程度。 #### 结果解释 本研究表明,提高学生内在的学习兴趣能够促进他们更积极主动地运用有效的学习方法,进而有助于提升整体学习成绩。这不仅证实了先前有关于自我决定理论的相关发现,也为学校开展针对性的教学改革提供了实证依据。
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