结构方程模型(sem)要怎么分析?

发布网友发布时间：2024-09-27 01:52

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热心网友时间：2024-09-28 02:15

在探索教师倦怠感的复杂影响因素时，研究者通过发放问卷收集了1430份数据，关注工作超负荷(work1, work2)、情感枯竭(ee1, ee2, ee3)、自我感丧失(dp1, dp2)和个人成就感(pa1, pa2, pa3)等变量，以及性别因素。结构方程模型(sem)在此背景下被选择进行深入分析。

模型构建首先基于理论假设和先前研究成果，构建潜变量间的路径图。目标是理解多个变量之间的相互作用，包括影响关系和测量关系。模型设计应尽可能简洁，以便揭示更多变量的含义。例如，研究者通过路径图展示了工作超负荷对情感枯竭的正向影响，以及情感枯竭如何影响自我丧失感和成就感。

模型评估阶段，研究者使用SPSSAU的默认最大似然法ML估计参数，然后评估模型与数据的拟合程度。通常，模型的拟合度越高，其影响和测量关系越准确。然而，初始模型的卡方自由度比9.726超过了5，提示需要进行修正。修正过程可能涉及协方差关系的调整，例如，研究者根据MI指标建议值发现ee1和ee2之间的相关性较强，建议建立协方差关系。

经过反复的MI指标调整和模型拆分，研究者最终建立了ee1与ee2、ee1与work1以及pa2和pa3的协方差关系，使得模型的卡方自由度比降至4.669，其他指标均在可接受范围内，表明模型拟合良好。结构方程模型的应用不仅揭示了变量间的因果关系，还为理解倦怠感产生的深层次机制提供了有力工具。

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