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您好，我目前想做一个路径分析，但不知道程序应该怎么写，也找不到相关资料。想跟您请教一下， 用Lisrel或是Sas怎么做呢？ 我的外生变量很多（超过25个），包括一些个人背景的、家庭和同伴特征的，请问是否能通过主成分来缩减指标呢？ 如果两个内生变量之间是相关的关系，那么在写方程时是否也要把相关关系写上呢？ 庄主2007-03-13： 为了便于其他读者的理解，我先交待一下路径分析 （path analysis） 的简单背景。 路径分析可以用作多种目的：一是将因变量之间有关系的的若干个回归模型整合在一个模型里，以助分析和表达的完整和简洁；二是在该整合模型中的各自变量对各因变量的“总影响”（total effects） 分解为“直接影响“（direct effects） 和“间接影响”（indirect effects），如果发现间接影响较大，那就有理论价值了（当然，如下所示，很难发现大的间接影响）；三是通过直接影响和间接影响的比较来验证一个自变量是否为“中介变量”（mediating variable），即其直接影响不显著而间接影响显著（上面已说过，不容易发现间接影响、如果同时又要其直接影响不显著，那就更难了）。 如此看来，路径分析是个好东西（不好意思，赶了一回时髦）。其从1960年代兴起，1970-80年代已十分流行。我在Indiana念博士时，学院里的老师常用路径分析做研究。后来学了SEM（结构方程模型），才知道路径分析有“含测量误差”和“不含测量误差”两种。前者只研究自变量和因变量之间因果关系，即SEM中的structural model（结构模型）那部分（见图一），而后者则加上了各变量的CFA（验证性因子分析），也即SEM中的measurement model（测量模型）那部分（图二）。 如何写路径分析的指令（转载） 如何写路径分析的指令（转载） 好了，现在直接回答你的问题。问题1从字面上看，只涉及结构模型那部分，所以比较简单、容易。这种路径分析，不仅可以用LISREL、SAS或其它SEM软件，其实也可以用SPSS等通用统计软件，其结果是一样的。先说在SPSS中如何做。图一是我日前在“Confirmatory regression vs. hierarchical regression＂ 一文中举的例子相仿（当时只用了三个公式，没有此图）。如前文中所说，因为该模型中有两个因变量（或内生变量，endogenous variables），所以需要建立两个回归模型，分别为公式一和二，其中变量名和系数名有些改动，系数分别记为b和g，是为了与LISREL用法一致，b表示一个内生变量（如W）对另一个内生变量（如Y）的影响、g表示一个外生变量（如X）对一个内生变量（如W或Y）的影响： Y = b0 + g1X + b2W （公式一） W = g0 +g2X （公式二） 在SPSS中，就按上述两个公式分别做一个回归分析。如果你习惯用SPSS指令的话，其syntax分别为： Regression Dependent=Y/Enter X, W. Regression Dependent=W/Enter X. 然后将两个回归分析所得到的回归系数填入图一，此时要用standardized Beta（即 B
1、B
2、G1分别为公式一和三中b
1、b
2、g1的标准化值），就得到了路径分析。当然，这里的B
1、B
2、G1都是直接影响，我们还不知道年龄对Y的间接影响和总影响（注：上网时间对Y只有直接影响没有间接影响，所以其总影响=直接影响），但这可以用手算： X对Y的间接影响 = G1 X B2 （公式三） X对Y的直接影响 = X对Y的直接影响 + X对Y的间接影响 = B1 + G1 X B2 （公式四） 由于G1 和B2 都是取值0和±1之间，其乘积一般不大。比如，G1 = 0.
5、B2 = 0.5，其乘积只有0.25。而在含有测量误差的回归中，达到0.5的系数很少见，更常见的是在0.1-0.3之间，那么其乘积只在0.01-0.10之间。这就是为什么间接影响一般不大的原因。通过SPSS做的路径分析，因为没有将每个变量的测量误差考虑进去，所以是我上面说的“含测量误差”路径分析。同时，因为它是将数个回归分析加以组装（assembled）而非整合（integrated），所以又可以称为“组装型”路径分析。 如果用LISREL呢？大家也许知道，LISREL可以用公式（SIMPLIS）或矩阵 （matrices） 来写。前者容易，其syntax如下 （其中“...”部分为数据定义和其它指令，这里省略了）： ... RELATIONSHIPS: Y = X W W = X LISREL OUTPUT EF ... ... 前三句于SPSS Regression的syntax相仿，最后一句中的 ＂EF＂ 是要求LISREL输出间接影响和总影响的结果，不仅不需要手算了、而且会给出间接影响（即公式四）和直接影响（公式五）的显著检验，而SPSS是无法提供这些显著检验的。 用LISREL矩阵指令的人越来越少，属于“斩蛟龙”之术，这里不介绍。如果你问的就是矩阵指令，请告知。 显然，LISREL的结果是“整合”（而非“组装”）型的路径分析，更是一个好东西（又赶了回时髦）。但是，其结果（即直接、间接和总影响的系数）与SPSS加手算的结果完全一样！（大家可以对同一数据分别用这两种软件验证一下。）道理很简单，因为用的都是同样（含有测量误差）的数据。当然，LISREL可以进一步将各变量的测量指标整合进来（即图二），那么其路径分析的结果与组装结果就可能不一样了，而且一般情况下各种影响的系数都会大一点（因为...
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