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正文內(nèi)容

[工程科技]程模型在學(xué)術(shù)研究的應(yīng)用(編輯修改稿)

2025-02-15 12:55 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 潛在變數(shù)與觀察變數(shù)之間的因素負(fù)荷量均是模型的參數(shù) F1v1e1 11v2e21v3e31F2v4e4v5e5v6e61111F3v7e7v8e8v9e91111F4v 1 0e10v 1 1e11v 1 2e1211 1 1F5v 1 3e13v 1 4e14v 1 5e151111F6v 1 6 e16v 1 7 e17v 1 8 e181111c o v 1 2c o v 2 3c o v 1 3w5w3w1w6w4w2w7w8e191e201e21130 所有的觀察變數(shù)或潛在變數(shù)之間的 迴歸係數(shù)都是模型的參數(shù) F1v1e1 11v2e21v3e31F2v4e4v5e5v6e61111F3v7e7v8e8v9e91111F4v 1 0e10v 1 1e11v 1 2e1211 1 1F5v 1 3e13v 1 4e14v 1 5e151111F6v 1 6 e16v 1 7 e17v 1 8 e181111c o v 1 2c o v 2 3c o v 1 3w5w3w1w6w4w2w7w8e191e201e21131 因變數(shù)之間與自變數(shù)與因變數(shù)之間的共變異數(shù)都 不是 模型的參數(shù) F1v1e1 11v2e21v3e31F2v4e4v5e5v6e61111F3v7e7v8e8v9e91111F4v 1 0e10v 1 1e11v 1 2e1211 1 1F5v 1 3e13v 1 4e14v 1 5e151111F6v 1 6 e16v 1 7 e17v 1 8 e181111c o v 1 2c o v 2 3c o v 1 3w5w3w1w6w4w2w7w8e191e201e21132 ? 潛在變項(xiàng)與一般量測(cè)變項(xiàng)最大的不同在其「不可直接量測(cè)」的特性 , 因此潛在變項(xiàng)缺乏一個(gè)自然存在的尺度 , 而必須以人為的手段設(shè)定尺度 ? SEM最常使用的方法是將「 外生潛在變項(xiàng) 」變異數(shù)設(shè)為 1?;?qū)撛谧冺?xiàng)其中的一個(gè) 「 測(cè)量變項(xiàng)與潛在變項(xiàng) 」 的因素負(fù)荷量設(shè)為 1。 ? 兩種方法結(jié)果一樣,若 目的為理論驗(yàn)證,採(cǎi)第二種方法較為適宜 。 SEM參數(shù)設(shè)定原則 第 6原則探討 D1 x1 x2 滿意度 y1 y2 e1 e3 L1 e4 e2 L2 1 L4 W 1 忠誠(chéng)度 標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)定 未標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)定 33 SEM的重要矩陣 ?S 矩陣 ? 樣本共變異數(shù)矩陣 ? 調(diào)查的資料 ?Σ(θ) 矩陣 ? 模型再製 (預(yù)測(cè) )矩陣 (model implied covariances) ?殘差共變異數(shù)矩陣 ? S- Σ (θ) ? (SEM的 H0假設(shè) ) 34 估計(jì)方法 (ML, ADF, WLS, ULS) ? CFA的目的是用來估計(jì)測(cè)量模型 (因素負(fù)荷量、因素變異數(shù)及共變異數(shù)、誤差項(xiàng)共變異數(shù) ) 。 ? 運(yùn)用疊代的方式使得 S矩陣與 Σ(θ) 矩陣儘可能的接近,亦即愈接近, 模型配適度愈好。 ? 疊代運(yùn)算停止的兩個(gè)充份條件 1. 達(dá)到電腦預(yù)計(jì)的疊代次數(shù),如 25次 2. 模式收斂完成,亦即達(dá)到電腦預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn) 35 疊代到底是蝦米碗榚呢 ? 樣本矩陣 S 模型預(yù)測(cè)矩陣 Σ 估計(jì)方法 (ML) 36 資料型態(tài) ? 原始資料 (raw: subjects; column: variables) ? 共變異數(shù)矩陣 ? 相關(guān)矩陣含平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差 37 ? 資料符合常態(tài)、無遺漏值及例外值 (Bentler amp。 Chou, 1987)下,樣本比例最小為估計(jì)參數(shù)的 5倍 , 10倍則更為適當(dāng) 。 ? 當(dāng)原始資料 違反常態(tài)性假設(shè) 時(shí),樣本比例應(yīng)提升為估計(jì)參數(shù)的 15倍 。 ? 以 ML法評(píng)估, Loehlin (1992)建議樣本數(shù)至少為 100, 200較為適當(dāng)。 ? 當(dāng)樣本數(shù)為 400~500時(shí),此法會(huì)變得過於敏感,而使得模式不適合。 樣本規(guī)模大小 38 SEM實(shí)務(wù)上的基本要求 1. 模型中潛在因素至少應(yīng)為兩個(gè) (Bollen, 1989) 2. 量表最好為七點(diǎn)尺度 (Bollen, 1989) 3. 每個(gè)潛在構(gòu)面至少要有三個(gè)題目, 五 ~七題為佳 (Bollen, 1989) 4. 每一指標(biāo)不得橫跨到其它潛在因素上 (Bollen, 1989) 5. 問卷最好引用自知名學(xué)者,儘量不要自己創(chuàng)造 6. 理論架構(gòu)要根據(jù)學(xué)者提出的理論作修正 7. 模型主要構(gòu)面維持在 5個(gè)以內(nèi),不要超過 7個(gè) 39 一階 (初階 )驗(yàn)證式因素分析 F1 e1 F2 e2 e3 e4 e5 e6 x1 x2 x3 x4 x5 x6 1 1 40 二階 (高階 )驗(yàn)證式因素分析 F1 e1 F2 e2 e3 e4 e5 e6 x1 x2 x3 x4
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