30、使用Stata进行结构方程建模：基于全国代表性数据集的示例

使用Stata进行结构方程建模：基于全国代表性数据集的示例

1 引言

结构方程建模（SEM）是第二代多元数据分析方法，它能通过假设的潜在概念或理论模型，用较少的结构参数来表示关于观测数据的均值、方差和协方差的假设。SEM是一种重要且强大的统计方法，可用于揭示教育研究中难以发现的关系，其灵活性使其能应用于多个学科领域。它能整合路径分析和因子分析，在单组或子组中进行比较。

2 结构方程建模中的关键术语

• 测量/观测变量 ：数据集中可直接测量的变量（原始数据），用矩形表示。
• 潜变量 ：通过验证性因子分析，由观测变量线性组合而成的变量，可从测量或研究问题的回答中推断得出。
• 测量误差 ：变量的真实值与测量值之间的差异。
• 内生变量 ：受其他因素影响的内部变量，也称为因变量。
• 外生变量 ：值已确定的外部变量，也称为自变量。
• 关系 ：用单头箭头表示假设，代表预测/因果关系。
• 直接效应 ：一个变量对另一个变量的直接关系，用箭头表示。
• 间接效应 ：一个变量通过中介变量对另一个变量产生的影响。

3 结构方程建模中的图形表示

• 构念/潜变量