【摘要】：本书对于概念模型及相关假设的研究使用结果方程模型的方法。最后，将所有因子看作观测变量，识别是否存在双向因果关系，若不存在，模型可识别。模型评价主要评价模型的拟合程度，包括整体模型、测量模型以及结构模型的评价，相关指标与验证性因子分析的模型拟合指标相同。
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本书对于概念模型及相关假设的研究使用结果方程模型（SEM）的方法。结构方程模型（SEM）是一种针对理论假设模型的验证性分析，一般来说，结构方程的建模过程包括：模型假设、模型识别、模型估计、模型评价、模型修正五个步骤。
图6－1 结构方程模型（SEM）分析步骤
第一，模型假设。根据相关理论和前人研究成果理清变量间的关系，即潜变量之间以及潜变量和观测变量之间的关系，区分外源变量及内生变量，构建初始的理论假设模型。
第二，模型识别。可识别的模型需满足以下条件：首先，满足T法则；其次，将所有因子看作潜在自变量按照验证性因子分析模型识别条件进行判断，即需满足三指标法则（Three－indicator Rule）。最后，将所有因子看作观测变量，识别是否存在双向因果关系，若不存在，模型可识别。
第三，模型估计。要求在观测变量的样本数据服从正态分布的前提下使用极大似然估计进行模型估计。
第四，模型评价。模型评价主要评价模型的拟合程度，包括整体模型、测量模型以及结构模型的评价，相关指标与验证性因子分析的模型拟合指标相同（表5－1）。
第五，模型修正。模型修正是为了改进初始模型，修正初始模型缺陷，使模型拟合程度更好。修正模型可以通过改变测量模型、增加结构参数或限制某些结构参数等方法进行，最终使模型达到可接受水平。
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