2012年2月22日 星期三

Structural Equation Modeling

What is SEM?
什麼是SEM?簡單地說,就是用一系列的算式,檢測變數之間的causal relationship。
refer to http://en.wikipedia.org/wiki/Structural_equation_modeling

SEM的功能:

  • 預測
  • 解釋

SEM的分類:

  • PLS(以變異數分析為基礎)
  • LISREL(Cobalance based)

Why PLS?

  • 資料呈non-normal分配
  • 適用於小樣本(一般為factor的10倍)
  • 處理潛在變數
  • 可處理formative 與reflective construct
  • 信效度問題

統計


信度
  • 探索性因素→以Crobach alpha's value為主
  • 確認性因素分析→以Composit Reliability, CR值為標的
收斂信度(建構信度)
潛在變項的信度檢定採用建構信度〈Construct reliability, CR〉,有時候也稱作組合信度(Component reliability)或複合信度(Composite reliability),不過英文的縮寫都是CR。最早提出這個概念的Fornell  and  Larcker (1981) 則是建議潛在變項的CR值能達到0.60以上,實務上達到0.7為佳
收歛效度,Convergent validity(以Average Variance Extracted, AVE最具代表性)
收斂效度的檢驗是根據Fornell and Larcker (1981)提出的兩個標準:
(1)所有指標變數的因素負荷值在0.7以上;
(2)每個構念的平均變異萃取(Average Variance Extracted: AVE)應大於0.5
Fornell  and  Larcker (1981) 及Bagozzi and Yi (1988) 都建議潛在變項的AVE最好能超過0.50,因為這是表示潛在變項受到觀察變項的貢獻相較誤差的貢獻量來得多(50%),不過如果AVE要達到0.50以上,不就是表示所有的因素負荷量的平均值必須高於0.71(因為(0.712)≒0.50),因此在實務上不是很容易達到,因此如果有五個潛在變項,就可以算出五個AVE,此時如果其中3個或4個潛在變項AVE可以達到0.50,其他潛在變項的AVE至少有達到0.30或0.40的標準,就大致可以接受了。根據Hair et al. (2006, pp.808) 的建議,標準化因素負荷量至少要達到0.50的門檻,亦即是說AVE至少也要有0.502也就是0.25


Path Coefficient
Definition
Sample:1