SEM結構方程模型與Amos-多群組比較-三星統計張偉豪

1
天生就是愛比較
SEM多群組比較深入探討
張偉豪
三星統計服務有限公司執行長
Amos 亞洲一哥
版本:20140828
三星課程網
www.tutortristar.com

http://www.semsoeasy.com.tw/
2
參考用書

3
1. 測量工具因素恆等性 (一階CFA)
2. 結構模式恆等性 (SEM)
3. 潛在平均數結構恆等性 (Latent mean)
大綱

4
多群組SEM (multi-sample /-group)
• SEM模型所分析的資料來自於多個母體當
中的多個隨機樣本的觀察資料
• 例如不同的工作能力（高績效與低績效人
員）、不同層級的員工（主管與部屬）、
不同管理文化的比較（台灣與大陸）、
性別差異（男性與女性）、不同實驗狀況
（實驗組與對照組）等。

5
多群組分析的注意事項 (Kline, 2005)
• 限制較少的模型需具有可接受的模型配適
度。
• 限制 “非標準化係數”做跨群組的比較，
“標準化係數”只能做同一群體不同變數
比較。
• 跨群組比較，潛在變數的變異數不得設1。
ˇ ㄨ
1
1 1 1
1
1 1 1

6
多群組分析的注意事項 (Kline, 2005)
• 多群組比較，潛在變數的某一測量變數負
荷量需設 “1” ，且各群組為同一變數。
• 設 “1” 的測量變數將無法被檢定是否跨群
組不變性。
• 承上，因此研究人員必需先假設群組的
loading是相同的，並且要做事後的驗證。

7
多群組比較的使用時機
1. 特定的使用時機是否具有跨群組(性別、
年齡、能力或文化)的適用(不變)性?
2. 理論構面是否具跨群組不變性(構面效度)?
3. 結構模型中的特定路徑是否具跨群組的不
變性(干擾效果)?
4. 潛在構面的平均數是否跨群組不同
(ANOVA)?
5. 因素或結構模型否可以跨樣本(同一母體)
重製(複核效化)?

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多群組比較的使用時機
分組變數
非隨機分組隨機分組
期
望
結
果
相同
Don’t
reject
恆等性評估
(測量工具適不適用
於不同群體，含CFA
及SEM )。
交叉效度的應
用(因素結構在不
同樣本上是否可以
被重製) 。
不相同
reject
干擾效果的應用
(研究某些特定參數
如迴歸或相關係數，
在不同樣本間是否等
同)
?

9
測量工具因素恆等性(一階CFA)
Cheung, G.W. & Rensvold, R.B. (1999).
Testing factorial invariance across groups:
A reconceptualization and proposed new
method. Journal of Management, 25, 1-27.

10
群組不變性流程圖
跨群組相同
模型配適度
配適好嗎?
跨群組因素
負荷量等同
考慮其它模型
跨群組路徑
系數等同
跨群組變異數
共變異數等同
跨群組
殘差等同
是否全等?
沒有
有
跨群組單獨試
題事後比較
沒有
群組模型實務
顯著性檢定
有
Configural Model

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CFA恆等性檢定六大假設
1. 相同的潛在變數及潛在變數有相同的觀察
變數
2. 因素負荷量全等
3. 截距全等 (optional)
4. 因素的變異數/共變異數全等
5. 因素的平均數全等 (optional)(分開做)
6. 測量殘差全等

12
一階CFA恆等性檢定

13
群組不變性(invariance)分析的不同策略
• 寬鬆策略（loose replication strategy）
– 效度樣本僅需維持與測定模型相同的因素結
構設定，參數無須進行任何等同設定。
• 目的是看分群後是否能正定，有時分群後
分析會無法正定。

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群組不變性(invariance)分析的不同策略
• 溫和策略（moderate replication strategy)
– 指效度樣本的部分參數必須套用測定樣本的
參數數據，也就是說效度模型中的部分參數
必須設定為樣本間等同
– 一般慣用的等同參數是因素負荷量、結構係
數及變異數及共變異數
• 嚴謹策略（tight replication strategy）
– 嚴謹策略是指兩個樣本之間具有完全相等的
模型設定，包含殘差也完全相等。
• 嚴謹策略太過嚴格，實務上並不需要

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設定群組分析
1. 新增群組
2. Select data files

16
先執行群組間的寬鬆策略
(configural test)
• 模型不做任何限制而且均能跑出結果

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執行溫和策略
• Multi-group analysis

18
群組自動編號

19
配適度指標

20
模型比較
• ΔCFI≦0.01表模型差異未達顯著
(實務上的顯著性)

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模型比較
• P值不顯著(≧.05)表示模型全等
• ΔTLI (NNFI)≦0.05表模型差異未達顯著
(實務上的顯著性)

22
平均數與截距的全等比較
• 以服務品質5構面
共計21題為例
• 設定平均數全等要
用原始資料或相關
矩陣(含標準差)/共
變異數矩陣含平均
數

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• Analysis Properties Estimation
 Estimate means and intercept

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• Files Data files

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執行溫和策略
• Multi-group analysis

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群組自動編號
1. 不設限模型
2. 設定因素負荷量全等
3. 測量截距全等
4. 結構變異數/共變異數
全等
5. 測量殘差全等
ps:平均數全等另外分析

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View text Model comparison
Model DF CMIN P
NFI IFI RFI TLI
Delta-1 Delta-2 rho-1 rho2
Measurement weights 16 21.967 0.144 0.006 0.006 -0.002 -0.002
Measurement intercepts 21 30.418 0.084 0.008 0.009 -0.002 -0.002
Structural covariances 15 19.701 0.184 0.005 0.006 -0.002 -0.002
Measurement residuals 21 26.818 0.177 0.007 0.008 -0.002 -0.003

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設定平均數比較
1. 先移除構面上平均
數設0的模型預設
值，再執行
多群組比較

29
設定平均數比較
2. 保留Measurement
intercepts及
Structural means兩組
模型，其餘刪除。

30
3. 打開Measurement intercepts將截距全部設
為 “0” ，並將截距設 “0”複製到
Structural means

31
平均數比較
4. 執行分析

32
平均數比較結果
5. View text Model comparison

33
結構模型恆等性(SEM)

34
SEM架構圖

35
SEM多群組分析
• 按

36
多群組分析前後

37
模型比較

38
模型比較
• Model Fit CFI 自行計算ΔCFI

39
潛在平均數結構恆等性
(Latent mean)

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Amos Graphics 符號說明
1. a,0: 平均數(a)自由估計,變異數限制為0.
2. 0,1:平均數限制為0;變異數限制為1.
3. 0, :平均數限制為0;變異數自由估計.
4. ,1:平均數自由估計;變異數限制為1.

41
潛在平均數結構恆等性步驟
1. 設定群組 (方式同前)
2. 選擇分析資料檔並指定分群
3. 勾選 “Estimate means and
intercepts”
4. 按 “多群組分析”
5. 讓電腦自訂標籤編號,設定measurement
weights and intercept等同
6. 將參考組因素平均數改為0
7. 執行

42
平均數模型限制的設定
1. 每一群的構面變異數及共變異數自由估計
2. 誤差項的平均數限制為0,變異數自由估計
3. 除了固定為1的因素負荷量外,其它的因素
負荷量均設定跨群組相等
4. 觀察變數的截距設定跨群組相等
5. 除參考組的因素平均數限制為0外,
其它組的因素平均數自由估計

43
參考組設平均數設 “0”

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負荷量及截距等同設定
負荷量等同
截距等同

45
• G2-G1

46
• G3-G1

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潛在平均數與平均數全等的差異
• 潛在平均數為各構面單獨的群組比較，類
比於ANOVA分析。
• 平均數全等為不變性(invariance)比較的一
部份。
• 前者希望的結果通常是reject H0，後者是
don’t reject H0。

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