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【新提醒】Stata 12新功能:新增sem命令,拟合结构方程模型

2012-03-07  orochieh
Stata 12新功能:新增sem命令,拟合结构方程模型(SEM)
8 Y. ^# _- g9 o) \7 l
SEM代表,结构方程模型(Structural equation modeling ,SEM)。SEM是1)一个指定的结构方程模型的符号,2)一种思考结构方程模型的方式,3)一种估计结构方程模型参数的方法。) W2 E" Y8 ^" n
' K2 n# o( q' h# {0 x; i
SEM包含了大量的模型,从线性回归到测量模型,再到联立方程,包括炎症性因子分析(CFA)、独特性相关模型、潜在增长模型及多指标和多病因(MIMIC)。/ O0 A6 g6 g# a9 m! m" ~
& \# f9 E% m4 O& c' M
Stata 12的新命令sem用来拟合结构方程模型。
8 W4 p" [( w0 s
特点
  • 使用图形用户界面或命令语言指定模型
  • 标准化和非标准化结果
  • 直接和间接效应
  • 统计拟合优度
  • 遗漏路径检验和模型简化检验,包括修正指数、Score检验和Wald检验。
  • 预测值和因子得分
  • 估计参数的线性和非线性检验与可信区间和估计参数的组合
  • 结构方程模型可以用原始的或汇总的统计数据拟合
  • 最大似然(ML)和渐近分布自由(ADF)估计。渐近分布自由也被称为是一般动差法。通过FIM支持随机缺失(MAR)数据。
  • 标准误的稳健估计和可得整群抽样的标准差
  • 支持调查数据,包括抽样权重、分层和事后分层、单层或多层整群抽样' V9 U* y2 A) r! S
( l; _$ g- `8 @

图形用户界面还是命令,任君选择!

图形输入模型
8 ^. J: ^$ U. c5 X
或使用命令语法
  1. . sem (L1 -> m1 m2)
  2.                (L2 -> m3 m4)$ f' s0 Y3 v# `3 N9 `! l. F$ F
  3.                (L3 <- L1 L2)  X5 S. {! j; f/ X5 D
  4.                (L3 -> m5 m6 m7)
复制代码
不管哪种方式,都是相同的模型。
Stata的图形用户界面使用标准的路径符号。在命令语法里,你输入路径图。大写的名字是潜变量,小写的名字是显变量。你可以输入任意方向的箭头。我们输入下面的命令可以得到上面的模型。
  1. . sem (m1 m2 <- L1)
  2.                (L2 -> m3 m4)
  3.                (L3 <- L1 L2)
  4.                (L3 -> m5 m6 m7)
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顺序无关紧要,空格也一样。
  1. . sem (m1 m2 <- L1) (L2 -> m3 m4) (L3 -> m5 m6 m7) (L3 <- L1 L2)
复制代码
你也可以挨个设置路径。
  1. . sem (m1 <- L1) (m2 <- L1) (L2 -> m3) (L2 -> m4)  (L3 -> m5) (L3 -> m6) (L3 -> m7) (L3 <- L1) (L3 <- L2)
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或合并设置路径
  1. . sem (m1 m2 <- L1) (L2 -> m3 m4) (L3 -> m5 m6 m7) (L3 <- L1 L2)
复制代码
秀给我看! _( M; V) c2 R
让我们使用Wheaton, Muthén, Alwin, and Summers (1977)的数据拟合包含测量成分的结构方程模型。
- k: ?5 V) H  m7 [: l
' e+ d6 [  @8 t$ I
下面我们要演示$ h! O$ i' ^3 g3 I) B$ y
拟合模型& K; k$ }+ A6 g7 B
修正指数- C# `$ N& L8 y% X
重拟模型
2 F  g: Y$ Q. z3 H; i# b6 B) \
秀给我看,拟合模型/ }  G- D; x) C( g5 c+ b: h
# d( n) {+ h3 Q: P1 t8 L: E1 }$ _
许多SEM软件手册都有参考文献作者拟合的该模型的简化版本。其中一个简化模型是6 y; ]! o6 r* }4 \* L; t7 F

5 P: k- O8 {: p' k1 B
你也可以使用下面的命令很轻易的拟合该模型3 o$ }6 I- V1 R4 s; B
6 I0 o3 z1 v9 f3 a" `

结果如下:$ ^  j7 ~; d2 `9 C' ~

注:
1,测量成分:1967和1971的称名不能和肌无力被用于测量代表在同两年里的精神错乱的内在潜变量。教育和职业状态被用于测量外源性潜变量SES.+ H* D  [8 V* g
2,结构成分:SES->Alien67 ,SES->Alien71,和 Alien67。
3,该模型对饱和的卡方检验显示该模型拟合的比较差。
  u# M& g! R/ b" s4 |7 |3 o
秀给我看,修正指数1 c1 f- c6 A' F9 H; q) o
模型拟合差使得我们寻找修正指数:
1 s; M/ y! {6 U! S& t  _
注:3 R& l+ M. p9 _5 y' @
1,有很多有统计学差异的路径可以添加到该模型。3 |  {# m: y6 P. E8 H4 V
2,一些有统计学差异的路径理论上也有意义。
3,特别地,两个有意义是e.anomia67和 e.anomia71,及e.pwless67 和e.pwless71的协变量。 

秀给我看,重拟模型
让我们重新拟合模型,包括以前排除的协变量:7 T3 t7 z- ~: W5 V6 j- N0 g

% i; l  a5 K. i: U) B  k
结果是
# G7 |3 a7 x9 b1 J

注:  W5 r% u5 u; G
1,我们发现e.anomia67 和 e.anomia71 的协变量有显著性意义(Z=5.14)。
2,我们发现e.pwless67 和 e.pwless71 的协变量在5%的水平上(Z=1.29)无显著性意义。

) A2 L( _# h3 f2 k- O. T
编译自http://www.stata.com/stata12/str ... deling/explanation/

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