概念：
结构方程建模(Structural Equation Modeling. 简称SEM) 是一种综合运用多元回归分析、路径分析和确认型因子分析方法而形成的一种统计数据分析工具，是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系得一种统计方法，也称为协方差结构分析。它既能够分析处理测量误差，又可分析潜在变量之间的结构关系。
特点：
1.同时处理多个因变量
结构方程分析可同时考虑并处理多个因变量。在回归分析或路径分析中，即使统计结果的图表中展示多个因变量，在计算回归系数或路径系数时，仍是对每个因变量逐一计算。所以图表看似对多个因变量同时考虑，但在计算对某一个因变量的影响或关系时，都忽略了其他因变量的存在及其影响。
2.容许自变量和因变量含测量误差
态度、行为等变量，往往含有误差，也不能简单地用单一指标测量。结构方程分析容许自变量和因变量均含测量误差。变量也可用多个指标测量。用传统方法计算的潜变量间相关系数与用结构方程分析计算的潜变量间相关系数，可能相差很大。
3.同时估计因子结构和因子关系
假设要了解潜变量之间的相关程度，每个潜变量者用多个指标或题目测量，一个常用的做法是对每个潜变量先用因子分析计算潜变量（即
因子）与题目的关系（即因子负荷），进而得到因子得分，作为潜变量的观测值，然后再计算因子得分，作为潜变量之间的相关系数。这是两个独立的步骤。在结构方程中，这两步同时进行，即因子与题目之间的关系和因子与因子之间的关系同时考虑。
4.容许更大弹性的测量模型
传统上，只容许每一题目（指标）从属于单一因子，但结构方程分析容许更加复杂的模型。例如，我们用英语书写的数学试题，去测量学生的数学能力，则测验得分（指标）既从属于数学因子，也从属于英语因子（因为得分也反映英语能力）。传统因子分析难以处理一个指标从属多个因子或者考虑高阶因子等有比较复杂的从属关系的模型。
5.估计整个模型的拟合程度
在传统路径分析中，只能估计每一路径（变量间关系）的强弱。在结构方程分析中，除了上述参数的估计外，还可以计算不同模型对同一个样本数据的整体拟合程度，从而判断哪一个模型更接近数据所呈现的关系。
結 構方程程模型型及其應 新增資 應用 資料
目錄 內容 頁數 引言 2 I. 第9.1版的改動 3 - 4 II. 章節內的新增資料 第一章 5 第三章 6 – 8 第十二章 9 – 10 第十四章 11 – 17 III. 附录內的新增資料 19 1
引言 自2005，為方便普通話及廣東話的學生，修習香港中文大學我所任教的結構方程課程，我製做了一個含有2種方言的網上課程，其後我亦將整個課程放在個人網頁(https://www.doczj.com/doc/089898998.html,)免費讓公眾使用。 網上課程更精簡地解釋重點，尤其是對本書最艱深的部份（第三、四章），幫助最大。學員先看綱上課程，再參考書本內容，必感事半功倍。 主要参考文獻： du Toit, S., du Toit, M., Mels, G., & Cheng, Y. (n.d.). LISREL for Windows: SIMPLIS syntax files. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc. (available https://www.doczj.com/doc/089898998.html,/lisrel/techdocs/SIMPLISSyntax.pdf) J?reskog, K.G. & S?rbom, D. (1999). LISREL 8: User’s Reference Guide. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc. J?reskog, K.G. & S?rbom, D. (1999). Structural Equation Modeling with the SIMPLIS Command Language. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc. Scientific Software International (SSI) (2012). LISREL 9.1 Release Notes. Lincolnwood, IL: The Author. (available from https://www.doczj.com/doc/089898998.html,/lisrel/LISREL_9.1_Release_Notes.pdf) 2
概念： 结构方程建模(Structural Equation Modeling. 简称SEM) 是一种综合运用多元回归分析、路径分析和确认型因子分析方法而形成的一种统计数据分析工具，是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系得一种统计方法，也称为协方差结构分析。它既能够分析处理测量误差，又可分析潜在变量之间的结构关系。 特点： 1.同时处理多个因变量 结构方程分析可同时考虑并处理多个因变量。在回归分析或路径分析中，即使统计结果的图表中展示多个因变量，在计算回归系数或路径系数时，仍是对每个因变量逐一计算。所以图表看似对多个因变量同时考虑，但在计算对某一个因变量的影响或关系时，都忽略了其他因变量的存在及其影响。 2.容许自变量和因变量含测量误差 态度、行为等变量，往往含有误差，也不能简单地用单一指标测量。结构方程分析容许自变量和因变量均含测量误差。变量也可用多个指标测量。用传统方法计算的潜变量间相关系数与用结构方程分析计算的潜变量间相关系数，可能相差很大。 3.同时估计因子结构和因子关系 假设要了解潜变量之间的相关程度，每个潜变量者用多个指标或题目测量，一个常用的做法是对每个潜变量先用因子分析计算潜变量（即
因子）与题目的关系（即因子负荷），进而得到因子得分，作为潜变量的观测值，然后再计算因子得分，作为潜变量之间的相关系数。这是两个独立的步骤。在结构方程中，这两步同时进行，即因子与题目之间的关系和因子与因子之间的关系同时考虑。 4.容许更大弹性的测量模型 传统上，只容许每一题目（指标）从属于单一因子，但结构方程分析容许更加复杂的模型。例如，我们用英语书写的数学试题，去测量学生的数学能力，则测验得分（指标）既从属于数学因子，也从属于英语因子（因为得分也反映英语能力）。传统因子分析难以处理一个指标从属多个因子或者考虑高阶因子等有比较复杂的从属关系的模型。 5.估计整个模型的拟合程度 在传统路径分析中，只能估计每一路径（变量间关系）的强弱。在结构方程分析中，除了上述参数的估计外，还可以计算不同模型对同一个样本数据的整体拟合程度，从而判断哪一个模型更接近数据所呈现的关系。
1数据格式转换 因为Mplus只能打开ASCII格式的文件（.dat和.txt文件），所以常规的SPSS数据库的数据不能被读取，所以数据分析之前先要将sav格式另存为dat格式。另存为选项里有两类dat格式，一般可选用“以制表符分隔”，当数据量较大时，可选“固定ASCII格式”。这两类并没 有明显特异的使用条件。 2打开mplus程序，建立新文件，即点击"new”。当然，新打开Mplus程序也会默认这个
TITLE: example 3.2然后表明我们引用的数据库来自于哪里，也就是刚刚那个DAT文件。命令为： DATA: FILE IS C:\Users\dell\Desktop\MPLUS结构方程模型教程数据库.dat; 这里面需要注意的是：DATA: FILE IS （或者DATA: FILE=是固定句式，是必要的。之后 “C:\Users\dell\Desktop\MPLUS结构方程模型教程数据库.dat”这是DAT文件的保存路径。一般情况下，如果mplus语句文件和dat文件在同一个文件夹中，只需要DATA: FILE I黴据库.dat;但实际上很多情况下，两者即使在同一个文件中，也很可能读不出来，所以必要的话，可将该DAT文件的保存路径写全，这样肯定是没错的。 另外，一个命令结束后，必须必须加上“；”即英文格式下的分号（除外TITLE）° 3.3写出数据库中所有的变量名称以及本次分析需要的变量名称。这需要按照spss数据库中变量名称顺序来写。 VARIABLE: NAMES ARE a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7 a8 a9 b1 b2 b3 b4 c1 c2 c3 c4; USEVARIABLES ARES ARE a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7 a8 a9 b1 b2 b3 b4 c1 c2 c3 c4; 当然这是最基本繁琐的写法，可以直接写为： VARIABLE: NAMES ARE a1-a9 b1-b4 c1-c4; USEVARIABLES ARES ARE a1-a9 b1-b4 c1-c4; 不同变量间有空格。 因为我们本次分析需要纳入该数据库所有变量，所以上下两行变量是一样的，否则需要哪些 变量，在USEVARIABLE里面纳入哪些变量。 3.4分析方法 因为MPLUS中针对连续型变量的结构方程模型的默认分析方法是最小二乘法即ML，所以 如果使用的方法是这个，那么分析方法语句可以不写，当然也可以写，即ANALYSIS: ESTIMATOR = ML; 如果采用其他方法，需要写出来，例如ANALYSIS:ESTIMATOR = MLR;或者ANALYSIS: ESTIMATOR = WLSMV;
结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM) 20世纪——主流统计方法技术：因素分析回归分析 20世纪70年代：结构方程模型时代正式来临 结构方程模型是一门基于统计分析技术的研究方法学，它主要用于解决社会科学研究中的多变量问题，用来处理复杂的多变量研究数据的探究与分析。在社会科学及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。SEM能够对抽象的概念进行估计与检定，而且能够同时进行潜在变量的估计与复杂自变量/因变量预测模型的参数估计。 结构方程模型是一种非常通用的、主要的线形统计建模技术，广泛应用于心理学、经济学、社会学、行为科学等领域的研究。实际上，它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领域的统计分析方法的综合。多元回归、因子分析和通径分析等方法都只是结构方程模型中的一种特例。 结构方程模型是利用联立方程组求解，它没有很严格的假定限制条件，同时允许自变量和因变量存在测量误差。在许多科学领域的研究中，有些变量并不能直接测量。实际上，这些变量基本上是人们为了理解和研究某类目的而建立的假设概念，对于它们并不存在直接测量的操作方法。人们可以找到一些可观察的变量作为这些潜在变量的“标识”，然而这些潜在变量的观察标识总是包含了大量的测量误差。在统计分析中，即使是对那些可以测量的变量，也总是不断受到测量误差问题的侵扰。自变量测量误差的发生会导致常规回归模型参数估计产生偏差。虽然传统的因子分析允许对潜在变量设立多元标识，也可处理测量误差，但是，它不能分析因子之间的关系。只有结构方程模型即能够使研究人员在分析中处理测量误差，又可分析潜在变量之间的结构关系。 简单而言，与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。” 目前，已经有多种软件可以处理SEM，包括：LISREL，AMOS, EQS, Mplus. 结构方程模型包括测量方程（LV和MV之间关系的方程，外部关系）和结构方程（LV之间关系的方程，内部关系），以ACSI模型为例，具体形式如下：
结构方程模型的应用及分析策略 侯杰泰成子娟 (香港中文大学教育学院东北师范大学教育学院，130024) 摘要:差不多所有心理、教育、社会等概念，均难以直接准确测量，结构方程(SEM，Structural Equation Modelling)提供一个处理测量误差的方法，采用多个指标去反映潜在变量，也令估计整个模型因子间关系，较传统回归方法更为准确合理。本文主要用一系列有关学习动机的虚拟例子，指出每个问题的主要分析策略，以展示SEM在教育及心理学可以应用的研究范畴。文内探讨的方法包括：验证性因素、高阶因子、路径及因果分析、多时段(multiwave)设计、单形模型(Simple Model)、及多组比较等。 关键词结构方程验证性因素分析路径及因果分析高阶因子多组比较 结构方程(SEM,Structural Equation Modelling)、协方差结构模型(Covariance Structure Modelling、LISREL)等类似名词已渐流行，并成为一种十分重要的数据分析技巧；在大学高等学位研究课程，它是多变量分析(multivariate analysis)的重要课题；比较重要的社会、教育、心理期刊，也早已特开专栏介绍(如：候，1994；Connell & Tanaka,1987;Joreskog & Sorbom,1982)；可见SEM在统计学中所建立的声望及崇高地位是无容置疑的。本文主要用一系列有关学习动机的虚拟例子，来指出每个问题的主要分析策略，以展示结构方程模型在教育及心理学可以应用的研究范畴。 一、结构方程：优点及拟合概念 1.数学模式 很多社会、心理等变项，均不能准确地及直接地量度，这包括智力、社会阶层、学习动机等，我们只好退而求其次，用一些外项指标(observable indicators)，去反映这些潜伏变项。例如：我们以学生父母教育程度、父母职业及其收入(共六个变项)，作为学生家庭社经地位(潜伏变项)的指标，我们又以学生中、英、数三科成绩(外显变项)，作为学业成就(潜伏变项)的指标。 简单来说SEM可分测量(measurement)及潜伏变项(latent variable)两部分。测量部分就是求出六个社经指标与社经地位(或三科成绩与学业成就)(即外显指标与潜伏变项之间)的关系：而潜伏变项部分则指社经地位与学业成就(即潜伏变项与潜伏变项间)的关系。 指标(外显变项)含有随机(或系统)性的量度上误差，但潜伏变项则不含这些部份。SEM可用以下矩阵方程表示(Bollen,1989;Joreskog & Sorbom,1993)： η=βη+Γξ+ζ
本文由ｓｆｙｍｍ８８贡献 ｐｄｆ文档可能在ＷＡＰ端浏览体验不佳。建议您优先选择ＴＸＴ，或下载源文件到本机查看。 结构方程模型的应用 ——基础篇 董圣鸿 Ｅｍａｉｌ：ｓｈｄｏｎｇ＠ｓｉｎａ１００．ｃｏｍ 江西师范大学教育学院 一、结构方程模型的含义 一、结构方程模型的含义（续１） η ＝ Ｂη ＋ Γξ ＋ ζ 一、结构方程模型的含义（续２） ｘ ＝ Λ ｘξ ＋ δ 一、结构方程模型的含义（续３） ｙ ＝ Λ ｙη ＋ ε 二、结构方程模型的八个矩阵 三、结构方程模型分析的逻辑原理 三、结构方程模型分析的逻辑原理（续１） １００名学生在９个不同学科间的相关系数 三、结构方程模型分析的逻辑原理（续２） ９个不同学科间的相关系数的衍生矩阵 三、结构方程模型分析的逻辑原理（续３） 检查模型的准确性和简洁性 拟合优度指数（ｇｏｏｄｎｅｓｓ ｏｆ ｆｉｔ ｉｎｄｅｘ），简称为拟合指数、ＮＮＦＩ、 ＣＦＩ ｄｆ＝［不重复元素， ｐ（ｐ＋１）／２］ – ［估计参数］ 在前面例子 ｄｆ ＝９ ｘ １０／２ – ２１ ＝ ２４ 四、结构方程模型分析的步骤 确定理论模型 收集数据资料 获得协方差矩阵或相关矩阵 Ｌｉｓｒｅｌ分析的数据源 相关系数＝协方差／（标准差×标准差） 也可以从原始数据出发进行计算 构造路径图 将路径图的结构翻译为计算机语言，交给计算机运算 画路径图的方式 写命令程序的方式 五、绘制路径图的规则 五、绘制路径图的规则（续１） 五、绘制路径图的规则（续２） 六、绘制路径图进行分析的方法 例１： ２５．０７０４ ４ ｉｎｄｉｃｔｏｒｓ， １ Ｆａｃｔｏｒ １２．４３６３ ２８．２０２１ １１．７２５７ ９．２２８１ ２２．７３９０ ２０．７５１０ １１．９７３２ １２．０６９２ ２１．８７０７ 六、绘制路径图进行分析的方法 例２： ６ ｉｎｄｉｃｔｏｒｓ， ｕｎｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ２ Ｆａｃｔｏｒ （６Ｆ４．２） １００ ７３ １００ ７０ ６８ １００ ５８ ６１ ５７ １００ ４６ ４３ ４０ ３７ １００ ５６ ５２ ４８ ４１ ７２ １００ 七、写Ｌｉｓｒｅｌ程序进行分析的方法 Ｌｉｓｒｅｌ程序包含下面六类指令。在Ｌｉｓｒｅｌ程序 中，各类指令依下述次序编排： 标题指令句 输入格式（ＤＡｔａ） 一般分析格式 模型指令格式（Ｍｏｄｅｌ） 其他模型设定格式 输出格式 七、写Ｌｉｓｒｅｌ程序进行分析的方法（续１） 例１： Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｒｅａｄｅｒ Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ｉｎ Ｅｓｓａｙ Ｓｃｏｒｉｎｇ Ｖｏｔａｗ＇ｓ Ｄａｔａ Ｃｏｎｇｅｎｅｒｉｃ ｍｏｄｅｌ ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｂｙ ＭＬ ＤＡ ＮＩ＝４ ＮＯ＝１２６ ＭＡ＝ＣＭ ＬＡ ＯＲＩＧＰＲＴ１ ＷＲＩＴＣＯＰＹ ＣＡＲＢＣＯＰＹ ＯＲＩＧＰＲＴ２ ＣＭ ２５．０７０４ １２．４３６３ ２８．２０２１ １１．７２５７ ９．２２８１ ２２．７３９０ ２０．７５１０ １１．９７３２ １２．０６９２ ２１．８７０７ ＭＯ ＮＸ＝４ ＮＫ＝１ ＬＸ＝ＦＲ ＰＨ＝ＳＴ ＬＫ Ｅｓａｙａｂｉｌ ＰＤ ＯＵ
第二节供应链的概念、结构模型及其特征 一、供应链的概念 供应链目前尚未形成统一的定义，许多学者从不同的角度出发给出了许多不同的定义。 早期的观点认为供应链是制造企业中的一个内部过程，它是指把从企业外部采购的原材料和零部件，通过生产转换和销售等活动，再传递到零售商和用户的一个过程。传统的供应链概念局限于企业的内部操作层上，注重企业自身的资源利用。 有些学者把供应链的概念与采购、供应管理相关联，用来表示与供应商之间的关系，这种观点得到了研究合作关系、JIT关系、精细供应、供应商行为评估和用户满意度等问题的学者的重视。但这样一种关系也仅仅局限在企业与供应商之间，而且供应链中的各企业独立运作，忽略了与外部供应链成员企业的联系，往往造成企业间的目标冲突。 后来供应链的概念注意了与其他企业的联系，注意了供应链的外部环境，认为它应是一个“通过链中不同企业的制造、组装、分销、零售等过程将原材料转换成产品，再到最终用户的转换过程”，这是更大范围、更为系统的概念。例如，美国的史迪文斯（Stevens）认为：“通过增值过程和分销渠道控制从供应商的供应商到用户的用户的流就是供应链，它开始于供应的源点，结束于消费的终点”。伊文斯（Evens）认为：“供应链管理是通过前馈的信息流和反馈的物料流及信息流，将供应商、制造商、分销商、零售商，直到最终用户连成一个整体的模”。这些定义都注意了供应链的完整性，考虑了供应链中所有成员操作的一致性（链中成员的关系）。 而到了最近，供应链的概念更加注重围绕核心企业的网链关系，如核心企业与供应商、供应商的供应商乃至与一切前向的关系，与用户、用户的用户及一切后向的关系。此时对供应链的认识形成了一个网链的概念，像丰田、耐克、尼桑、麦当劳和苹果等公司的供应链管理都从网链的角度来实施。哈理森（Harrison）进而将供应链定义为：“供应链是执行采购原材料、将它们转换为中间产品和成品、并且将成品销售到用户的功能网”。这些概念同时强调供应链的战略伙伴关系问题。菲力浦（Phillip）和温德尔（Wendell）认为供应链中战略伙伴关系是很重要的，通过建立战略伙伴关系，可以与重要的供应商和用户更有效地开展工作。在研究分析的基础上，我们给出一个供应链的定义：供应链是围绕核心企业，通过对信息流、物流、资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商、制造商、分销商、零售商、直到最终用户连成一个整体的功能网链结构模式。它是一个范围更广的企业结构模式，它包含所有加盟的节点企业，从原材料的供应开始，经过链中不同企业的制造加工、组装、分销等过程直到最终用户。它不仅是一条联接供应商到用户的物料链、信息链、资金链，而且是一条增值链，物料在供应链上因加工、包装、运输等过程而增加其价值，给相关企业都带来收益。 二、供应链的结构模型 根据以上供应链的定义，其结构可以简单地归纳为如图2-1所示的模型。 图2-1 供应链的网链结构模型 从图2-1中可以看出，供应链由所有加盟的节点企业组成，其中一般有一个核心企业（可以是产品制造企业，也可以是大型零售企业，如美国的沃尔玛特），节点企业在需求信息的驱动下，通过供应链的职能分工与合作（生产、分销、零售等），以资金流、物流或/和服务流为媒介实现整个供应链的不断增值。 三、供应链的特征
《结构方程模型及其应用》 内容简介 侯杰泰，香港中文大学教育心理系教授、系主任。主要研究方向为学习动机，应用统计和香港语文政策。曾多次在北京、上海、南京、长春、广州等地举办的地区或全国性结构方程分析研习班上讲学。 在社会、心理、教育、经济、管理、市场等研究的数据分析中，当今称得上前沿的几个统计方法中，应用最广、研究最多的恐怕非结构方程分析莫属。它包含了方差分析、回归分析、路径分析和因子分析，弥补了传统回归分析和因子分析的不足，可以分析多因多果的联系、潜变量的关系，还可以处理多水平数据和纵向数据，是非常重要的多元数据分析工具。 本书是国内第一本系统介绍结构方程模型和LISREL的著作。阐述了结构方程分析（包括验证性因子分析）的基本概念、统计原理、在社会科学研究中的应用、常用模型及其LISREL程序、输出结果的解释和模型评价。《结构方程模型及其应用》还讨论了一些与结构方程模型有关的专题，是一本由初级至中上程度的结构方程分析著作，可作为有关专业高年级本科生和研究生的教科书及应用工作者的参考书。 目录 序 第一部分结构方程模型入门 第一章引言
一、描述数据 二、具体例子展示准确与简洁的考虑 三、探索性与验证性因子分析比较 第二章结构方程模型简介 一、结构方程模型的重要性 二、结构方程模型的结构 三、结构方程模型的优点 四、结构方程模型包含的统计方法 五、路径图的图标规则 六、结构方程分析软件包 七、LISIREL操作入门 第二部分结构方程模型应用 第三章应用示范I：验证性因子分析和全模型 一、验证性因子分析 二、多质多法模型 三、全模型 四、高阶因子分析 第四章应用示范II：单纯形和多组模型 一、单纯形模型 二、多组验证性因子分析 三、多组分析：均值结构模型 四、回归模型
结构方程模型的研究进展与应用 结构方程模型是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术，是社会科学研究中的一个非常好的方法，下面是搜集的一篇研究结构方程模型应用的，供大家阅读参考。 引言 从大量事件样本进行统计分析，由事件的表象获得本质性的事件规律，是科研人员特别是管理工作者常见的研究工作方法，也是很有效的科学研究方法。 统计分析方法众多，深浅不一，效果各异。对于复杂事件而言，其牵涉的层面复杂，影响和制约因子众多，这些影响或制约因子往往又非孤立，而是相互牵涉、相互影响。故需要剖析事件的内在层面结构关系，分析事件的影响显在因子，并构建一定的结构方程模型，进而挖掘出事件的影响潜在因子，综合分析并构建一个或若干个事件发展的判断指标，且设定某一程度的判断标准，判断事件的发展动态。这样的统计分析方法就是结构方程模型。结构方程模型因其优越性得到飞快的发展和广泛的应用。 1 结构方程模型的研究 1.1 基本概念、思想及本质阐述 人们对于结构方程模型(StructuralEquationModeling简称为 SEM)的概念的阐述也是 变化的，有从含糊到明确、由片面到全面、由肤浅到不断深入、由定格到扩充和发展的过程。 20 世纪二三十年代，结构方程模型思想刚刚起源、萌芽时，起初确定为由 Sewll Wright[1]最初提出了路径分析的概念，这种路径分析当时还没有定义为结构方程模型。 之后的数十年中，对于路径分析的方法和内涵不断扩充与展开。直到 20 世纪 70 年代， 一些学者以 Joreskog 和 Wiley 为代表，将因子分析和路径分析等统计方法加以整合，明 确提出结构方程模型的概念[2],结构方程模型的概念明确提出后，立即得到迅猛发展，内 容进一步充实，方法扩充，针对实际研究对象的具体模式不断涌现，应用的范围迅速扩展。早期的结构方程模型跟数学中的数理统计方法不是很融合，结合不大，也没有注重数理统计方法的重要性和运用的实效性。结构方程模型所包含的内容也很少，结构较为简单，方法较为单一，所列出的影响因子较少，全为显性因子，对于潜在因子的重视和提出要求是在 21 世纪初的事情了。 进入 21 世纪后，人们对于结构方程模型的内在本质进一步明确，对其内涵进一步加 以扩充，其模型结构图的构建越来越复杂，因子越列越多，潜在因子被明确提出并作为结构方程模型必须要求的内容。如今明确阐述结构方程模型为当代行为和社会领域量化研究
★结构方程模型要点 一、结构方程模型的模型构成 1、变量 观测变量：能够观测到的变量(路径图中以长方形表示) 潜在变量：难以直接观测到的抽象概念，由观测变量推估出来的变量（路径图中以椭圆形表示） 生变量：模型总会受到任何一个其他变量影响的变量（因变量；路径图会受到任何一个其他变量以单箭头指涉的变量） 外生变量：模型中不受任何其他变量影响但影响其他变量的变量（自变量；路 中介变量：当生变量同时做因变量和自变量时，表示该变量不仅被其他变量影响，还可能对其他变量产生影响。 生潜在变量：潜变量作为生变量 生观测变量：生潜在变量的观测变量 外生潜在变量：潜变量作为外生变量 外生观测变量：外生潜在变量的观测变量 中介潜变量：潜变量作为中介变量 中介观测变量：中介潜在变量的观测变量 2、参数（“未知”和“估计”） 潜在变量自身：总体的平均数或方差 变量之间关系：因素载荷，路径系数，协方差 参数类型：自由参数、固定参数 自由参数：参数大小必须通过统计程序加以估计 固定参数：模型拟合过程中无须估计 （1）为潜在变量设定的测量尺度 ①将潜在变量下的各观测变量的残差项方差设置为1 ②将潜在变量下的各观测变量的因子负荷固定为1 （2）为提高模型识别度人为设定 限定参数：多样本间比较（半自由参数） 3、路径图 （1）含义：路径分析的最有用的一个工具，用图形形式表示变量之间的各种线性关系，包括直接的和间接的关系。 （2）常用记号： ①矩形框表示观测变量 ②圆或椭圆表示潜在变量 ③小的圆或椭圆，或无任何框，表示方程或测量的误差 单向箭头指向指标或观测变量，表示测量误差 单向箭头指向因子或潜在变量，表示生变量未能被外生潜在变量解释的部分，是方程的误差 ④单向箭头连接的两个变量表示假定有因果关系，箭头由原因（外生）变量指
概念结构理论 刘壮虎 北京大学哲学系，liuzhh@https://www.doczj.com/doc/089898998.html, 摘要 本文不从概念的外延和内涵出发，而是将概念作为初始出发点，按照概念结构整体论的观点，在思想—概念—语言三者统一的基础上，建立概念结构的形式理论，讨论其基本性质及其意义，并在此基础上研究若干相关的问题。 实际中使用的推理，比我们通常说的逻辑推理要更广泛，本文建立依赖于语言的相对于主体的推理，并根据这种相对的推理建立相对的一致的概念。通过这种一致的概念，讨论不一致信念集的特征。这种推理也可以部分地用于概念的分类上，本文通过两个简单的实例来说明这种方法的应用。 词项的同义是语言学中的重要问题，按整体论的观点，比同义更一般的不可分辨性更为重要，本文给出了概念的不可分辨性的定义，并讨论其在语言中的表现。不同语言间的翻译也是语言学中的重要问题，本文在概念结构的形式理论基础上的对不同语言间的翻译进行了一些初步的讨论。 本文只是在对最简单的语言进行讨论，通过这样的讨论体现概念结构形式理论的思想、方法和研究框架。 §1前言 一、外延和内涵 概念有外延和内涵，是概念研究中的一个教条。我认为，这个教条是错误的，至少是不准确的。 概念有不同类型的，如亚里士多德就提出了十大范畴，而在三段论中使用的只是实体范畴和性质范畴。在讨论概念的外延和内涵时，也往往集中在个体、类和性质的范围内（与实体范畴和性质范畴相当），就算有所推广，也不是所有的概念。就是在个体、类和性质的范围内，概念有外延和内涵也是存在质疑的，如不可数名词的外延、性质化归为类等问题。 对外延和内涵的形式化的研究中，大多数说的是语句的外延和内涵，如各种内涵逻辑，它们与概念的外延和内涵是完全不同。 将内涵看作可能世界到外延的函数（或者在此基础上的修改），对于处理语句的内涵确实是一种比较好的方法，但将这种方法用于处理概念的内涵和外延，却带
7.3 概念结构设计 将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构即概念模型的过程就是概念结构设计。它是整个数据库设计的关键。(概念结构是对用户需求的客观反映，不涉及到软硬件环境，也不能直接在数据库管理系统DBMS上实现，是现实世界与机器世界的中介。这一阶段所产生的工作结果一般表现为E-R图的形式，它不仅能够充分反映客观世界，而且易于非计算机人员理解，易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换。) 7.3.1 概念结构 在需求分析阶段所得到的应用需求应该首先抽象为信息世界的结构，才能更好地、更准确地用某一DBMS实现这些需求。 概念结构的主要特点是: (1) 能真实、充分地反映现实世界，包括事物和事物之间的联系，能满足用户对数据的处理要求。是对现实世界的一个真实模型。 (2) 易于理解，从而可以用它和不熟悉计算机的用户交换意见，用户的积极参与是数据库的设计成功的关键。 (3) 易于更改，当应用环境和应用要求改变时，容易对概念模型修改和扩充。 (4) 易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换。 概念结构是各种数据模型的共同基础，它比数据模型更独立于机器、更抽象，从而更加稳定。 描述概念模型的有力工具是E-R模型。有关E-R模型的基本概念已在第一章介绍。下面将用E-R模型来描述概念结构。 7.3.2 概念结构设计的方法与步骤 设计概念结构通常有四类方法: ·自顶向下。即首先定义全局概念结构的框架，然后逐步细化，如图7.7(a)所示。 ·自底向上。即首先定义各局部应用的概念结构，然后将它们集成起来，得到全局概念结构，如图7.7（b）所示。 ·逐步扩张。首先定义最重要的核心概念结构，然后向外扩充，以滚雪球的方式逐步生成其他概念结构，直至总体概念结构，如图7.7(c)所示。 ·混合策略。即将自顶向下和自底向上相结合，用自顶向下策略设计一个全局概念结构的框架，以它为骨架集成由自底向上策略中设计的各局部概念结构。 其中最经常采用的策略是自底向上方法。即自顶向下地进行需求分析，然后再自底向上地设计概念结构。如图7.8所示。这里只介绍自底向上设计概念结构的方法。它通常分为两步:第1步是抽象数据并设计局部视图，第2步是集成局部视图，得到全局的概念结构，如图7.9所示。
渤海大学自动化办公聊天室系统 系统概念模型（E-R图） 张佳佳（10060140）渤海大学信息科学与技术学院
将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构即概念模型的过程就是概念结构设计。它是整个数据库设计的关键。概念结构是独立于计算机硬件结构、独立于支持数据库的DBMS。概念结构设计的方法有： 1）自顶向下：首先定义全局概念结构的框架，然后逐步细化。 2）自底向上：首先定义各局部应用的概念结构，然后将它们集成起来，得到全局概念结构。 3）逐步扩张：首先定义最重要的核心概念结构，然后向外扩充。 4）混合策略：即将自顶向下和自底向上相结合，用自顶向下策略设计一个全局概念结构的框架，以它为骨架集成由自底向上策略中设计的各局部概念结构。 在对本系统数据库的具体设计过程中，所采用的是自底向上的设计方法，即自顶向下地进行需求分析，得到每一集体的应用需求，然后反过来根据每一子需求，采用自底向上法分步设计每一局部E-R模型，综合各局部E-R模型，逐层向上回到顶端，最终产生全局E-R模型。 1.局部概念模型设计 根据需求分析得出，在登录系统中有一下实体。 用户（教师、学生、管理员） E—R图如下所示： 用户（user）E－R图 头像 姓名 账号 电子邮件 密码性别 用户 个人介绍状态 籍贯
教师E－R图：学生E－R图： 用户user 教师学生系统管 理员 学生 学号 姓名 性别 入学年 入学 年份 学院 专业 教师 姓名 性别 学院 教工 号 教龄 密码 密码
系统管理员E－R图： 2.用户信息表中有以下实体（学院专业） 学院E－R图系统管理员 账号密码 学院 学院ID 学院名称
Amos模型设定操作 在使用AMOS进行模型设定之前，建议事先在纸上绘制出基本理论模型和变量影响关系路径图，并确定潜变量与可测变量的名称，以避免不必要的返工。 1.绘制潜变量 使用建模区域绘制模型中的潜变量，在潜变量上点击右键选择Object Properties，为潜变量命名。 2.为潜变量设置可测变量及相应的残差变量 使用绘制。在可测变量上点击右键选择Object Properties为可测变量命名。其中Variable Name 对应的是数据的变量名，在残差变量上右键选择Object Properties为残差变量命名。
3.配置数据文件，读入数据 , File——Data Files——File Name——OK。 4.模型拟合 View——Analysis Properties——Estimation——Maximum Likelihood。 5.标准化系数 Analysis Properties——Output——Standardized Estimates——因子载荷标准化系数。
6.参数估计结果 @ Analyze——Calculate Estimates。红色框架部分是模型运算基本结果信息，点击View the Output Path Diagram查看参数估计结果图。 7.模型评价 点击查看AMOS路径系数或载荷系数以及拟合指标评价。 路径系数/载荷系数的显著性 模型评价首先需要对路径系数或载荷系数进行统计显著性检验。 模型拟合指数 模型拟合指数是考察理论结构模型对数据拟合程度的统计指标。拟合指数的作用是考察理论模型与数据的适配程度，并不能作为判断模型是否成立的唯一依据。拟合优度高的模型只能作为参考，还
晶体概念及结构模型 1．晶体与非晶体 (1)晶体与非晶体的比较 (2)得到晶体的途径 ①熔融态物质凝固。 ②气态物质冷却不经液态直接凝固(凝华)。 ③溶质从溶液中析出。 (3)晶胞 ①概念：描述晶体结构的基本单元。 ②晶体中晶胞的排列——无隙并置 无隙：相邻晶胞之间没有任何间隙。 并置：所有晶胞平行排列、取向相同。 2．晶胞组成的计算——均摊法 (1)原则 晶胞任意位置上的一个原子如果是被n 个晶胞所共有，那么，每个晶胞对这个原子分得的份 额就是1n 。 (2)方法 ①长方体(包括立方体)晶胞中不同位置的粒子数的计算。
②非长方体晶胞中粒子视具体情况而定，如石墨晶胞每一层内碳原子排成六边形，其顶点(1 个碳原子)被三个六边形共有，每个六边形占13 。 3．常见晶体结构模型 (1)原子晶体(金刚石和二氧化硅) ①金刚石晶体中，每个C 与另外4个C 形成共价键，C —C 键之间的夹角是109°28′，最小的环是六元环。含有1 mol C 的金刚石中，形成的共价键有2 mol 。 ②SiO 2晶体中，每个Si 原子与4个O 原子成键，每个O 原子与2个硅原子成键，最小的环是十二元环，在“硅氧”四面体中，处于中心的是Si 原子，1 mol SiO 2中含有4 mol Si —O 键。 (2)分子晶体 ①干冰晶体中，每个CO 2分子周围等距且紧邻的CO 2分子有12个。 ②冰的结构模型中，每个水分子与相邻的4个水分子以氢键相连接，含1 mol H 2O 的冰中，最多可形成2 mol “氢键”。 (3)离子晶体
①NaCl型：在晶体中，每个Na＋同时吸引6个Cl－，每个Cl－同时吸引6个Na＋，配位数为6。每个晶胞含4个Na＋和4个Cl－。 ②CsCl型：在晶体中，每个Cl－吸引8个Cs＋，每个Cs＋吸引8个Cl－，配位数为8。 (4)石墨晶体 石墨层状晶体中，层与层之间的作用是分子间作用力，平均每个正六边形拥有的碳原子个数是2，C原子采取的杂化方式是sp2。 (5)常见金属晶体的原子堆积模型 (1)冰和碘晶体中相互作用力相同() (2)晶体内部的微粒按一定规律周期性排列() (3)凡有规则外形的固体一定是晶体() (4)固体SiO2一定是晶体() (5)缺角的NaCl晶体在饱和NaCl溶液中会慢慢变为完美的立方体块() (6)晶胞是晶体中最小的“平行六面体”() (7)区分晶体和非晶体最可靠的方法是对固体进行X-射线衍射实验() 答案(1)×(2)√(3)×(4)×(5)√(6)×(7)√ 1．如图为甲、乙、丙三种晶体的晶胞： 试写出：
中北大学 数据库课程设计 概念结构和逻辑结构设计 2012 年 6月 3 日
一、概念结构设计 建立系统数据模型的主要工具是实体-联系图，即E-R图。E-R图的图形符号约定如表1-1所示： 表 1-1 E—R图的图形符号 系统的E-R图，如图1-1所示，每个实体及属性如下： 家庭成员：姓名、称呼、密码、出生日期 收入记录：收入项目编号、收入项目名称、收入人员、收入金额、收入日期 支出记录：支出项目编号、支出项目名称、支出人员、支出金额、支出日期 银行信息：银行账号、银行名称、开户人、存款金额、开户日期 1.家庭成员关系E-R图 2.收入记录E-R图
3.支出记录E-R图 4.银行信息E-R图 5.系统E-R图
二、逻辑结构设计 1.概述 数据库逻辑设计将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型对其进行优化。 在对该家庭理财管理系统的实体关系图进行了分析之后，分别对其实体、联系作了属性的分析，得出这些实体与联系的主键与码值，为以后对该家庭理财管理系统的数据库的物理设计提供了方便与基础。 2.数据模型 2.1基本的数据模型有: 家庭成员（姓名、称呼、密码、出生日期）； 收入记录（收入项目编号、收入项目名称、收入人员、收入金额、收入日期）; 支出记录(支出项目编号、支出项目名称、支出人员、支出金额、支出日期); 银行信息(银行账号、银行名称、开户人、存款金额、开户日期) ; 2.2经过优化后的数据模型有： 家庭成员（ID，姓名、称呼、密码、出生日期）； 银行信息（银行账号、银行名称、开户人、存款金额、开户日期）； 使用者（ID，帐号，密码）； 收入记录（ID，名称，收入人员，金额，日期）； 支出记录（ID，名称，支出人员，金额，日期）； 管理收入（家庭成员ID，收入记录ID）； 管理支出（家庭成员ID，支出记录ID）； 查看收入（家庭成员ID，收入记录ID）； 查看支出（家庭成员ID，支出记录ID）；
ARIMA 模型的概念和构造 一、实验目的 了解AR ，MA 以及ARIMA 模型的特点，了解三者之间的区别 联系，以及AR 与MA 的转换，掌握如何利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA 模型进行识别，利用最小二乘法等方法对ARIMA 模型进行估计，利用信息准则对估计的ARIMA 模型进行诊断，以及如何利用ARIMA 模型进行预测。掌握在实证研究如何运用Eviews 软件进行ARIMA 模型的识别、诊断、估计和预测。 二、基本概念 所谓ARIMA 模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序 列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA 模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA ）、自回归过程（AR ）、自回归移动平均过程（ARMA ）以及ARIMA 过程。 在ARIMA 模型的识别过程中，我们主要用到两个工具：自相 关函数(简称ACF ），偏自相关函数(简称PACF)以及它们各自的相 关图（即ACF 、PACF 相对于滞后长度描图）。对于一个序列 来说，它的第j 阶自相关系数(记作 )定义为它的j 阶自协方 {}t Y j ρ
差除以它的方差，即jρ＝j0 γγ，它是关于j的函数，因此我们也称之为自相关函数，通常记ACF(j)。偏自相关函数PACF(j)度量了消除中间滞后项影响后两滞后变量之间的相关关系。 三、实验内容及要求 1、实验内容： 根据1991年1月～2005年1月我国货币供应量（广义货币M2）的月度时间数据来说明在Eviews3.1 软件中如何利用B-J 方法论建立合适的ARIMA（p,d,q）模型，并利用此模型进行数据的预测。 2、实验要求： （1）深刻理解上述基本概念； （2）思考：如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准则建立合适的ARIMA模型；如何利用ARIMA模型进行预测； （3）熟练掌握相关Eviews操作。 四、实验指导 1、ARIMA模型的识别
1什么是结构方程模型？ 结构方程模型是应用线性方程表示观测变量与潜变量之间，以及潜在变量之间关系的一种多元统计方法，其实质是一种广义的一般线性模型。 ?結構方程模式(Structural Equation Models，簡稱SEM)，早期稱為線性結構方程模式(Linear Structural Relationships，簡稱LISREL)或稱為共變數結構分析(Covariance Structure Analysis)。 ?主要目的在於考驗潛在變項(Latent variables)與外顯變項(Manifest variable, 又稱觀察變項)之關係，此種關係猶如古典測驗理論中真分數(true score)與實得分數(observed score)之關係。它結合了因素分析(factor analysis)與路徑分析(path analysis)，包涵測量與結構模式。 ? 1.1介绍潜在变量与观察变量的概念 ?（1）很多社会、心理研究中所涉及到的变量，都不能准确、直接地测量，这种变量称为潜变量，如工作自主权、工作满意度等。 ?（2）这时，只能退而求其次，用一些外显指标，去间接测量这些潜变量。如用工作方式选择、工作目标调整作为工作自主权（潜变量）的指标，以目前工作满意度、工作兴趣、工作乐趣、工作厌恶程度（外显指标）作为工作满意度的指标。 ?（3）传统的统计分析方法不能妥善处理这些潜变量，而结构方程模型则能同时处理潜变量及其指标。 （4）书上第7页 观测变量：能够观测到的变量(路径图中以长方形表示) 潜在变量：难以直接观测到的抽象概念，由测量变量推估出来的变量（路 径图中以椭圆形表示） 内生变量：模型总会受到任何一个其他变量影响的变量（因变量；路径图 会受到任何一个其他变量以单箭头指涉的变量 外生变量：模型中不受任何其他变量影响但影响其他变量的变量（自变量； 路径图中会指向任何一个其他变量，但不受任何变量以单箭头指涉的变量） 中介变量：当内生变量同时做因变量和自变量时，表示该变量不仅被其他 变量影响，还可能对其他变量产生影响。 内生潜在变量：潜变量作为内生变量 外生观测变量：外生潜在变量的观测变量 外生潜在变量：潜变量作为外生变量 外生观测变量：外生潜在变量的观测变量 中介潜变量：潜变量作为中介变量 中介观测变量：中介潜在变量的观测变量 1.2介绍测量模型与结构模型的概念（书上第9页）
数据库系统原理 2.2ER模型的基本概念 ER模型由Peter Chen 于1976年在命题为“实体联系模型：将来的数据视图”论文中提出。 2.2.1ER模型的基本元素 1实体定义： ·实体：是一个数据对象，指应用中可以区别的客观存在的实物。 ·实体集：是指同一类实体构成的集合。 ·实体类型：是对实体集中实体的定义。 ER模型中提到的实体往往是指实体集。 实体用方框表示，方框内注明实体的命名。 2联系定义： 实体不是孤立的，实体之间是有联系的。 ·联系：表示一个或者多个实体之间的关联关系。 ·联系集：是指同一类联系构成的集合。 ·联系类型：是对联系集中联系的定义。 联系是实体之间的一种行为。 联系用菱形框表示，并用线段将其与相关的实体连接起来。 3属性定义： 属性：实体的某一特性成为属性，能够唯一表示实体的属性或属性集称为“实体标识符”。一个实体只有一个标识符，没有候选标识符的概念。实体标识符有事也成为实体的主键。属性用椭圆形框表示，加下划线的属性为标识符。 属性域是属性的可能取值范围，也成为属性的值域。 2.2.2属性的分类 1简单属性和符合属性： （1）简单属性个是不可再分割的属性，符合属性是可在费解为其他属性的属性。 2单值属性和多值属性： （1）单值属性指的是同一实体的属性只能取一个值，多值属性指同意实体的某些属性可能取多个值 缺点：如果太过简单的表示多值属性，会产生大量的数据冗余，造成数据库潜在的数据异常、数据不一致性和完整性的缺陷。 调整方式：修改原来的ER模型，对多值属性进行变换。有以下两种方法： 1）将原来的多值属性用几个新的单值属性来表示。 2）将原来的多值属性用一个新的实体类型表示：这个新实体以来于原实体而存在，我们称之为弱实体。 3存储属性和派生属性： （1）派生属性：两个或两个以上的属性值是相关的，可以从其他熟悉吸纳个只推导出值的属性，称为派生属性。 （2）储存属性：派生属性的值不必存储在数据库内，而其他需要存储值的属性称为储存属性。 4允许为空值的属性：当实体的某个属性上没有值时应使用空值（Null value），Null还可以用于值未知的时候，未知的值可能是缺失的，或者不知道的。 在数据库中，空值是很难处理的一种值。 2.2.3联系的设计 1.联系的元数：