Stata 12新功能：新增sem命令，擬合結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）
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SEM代表，結(jié)構(gòu)方程模型（Structural equation modeling ,SEM）。SEM是1）一個指定的結(jié)構(gòu)方程模型的符號，2）一種思考結(jié)構(gòu)方程模型的方式，3）一種估計結(jié)構(gòu)方程模型參數(shù)的方法。) W2 E" Y8 ^" n
' K2 n# o( q' h# {0 x; i
SEM包含了大量的模型，從線性回歸到測量模型，再到聯(lián)立方程，包括炎癥性因子分析（CFA）、獨特性相關(guān)模型、潛在增長模型及多指標和多病因（MIMIC）。/ O0 A6 g6 g# a9 m! m" ~
& \# f9 E% m4 O& c' M
Stata 12的新命令sem用來擬合結(jié)構(gòu)方程模型。
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特點
- 使用圖形用戶界面或命令語言指定模型
- 標準化和非標準化結(jié)果
- 直接和間接效應(yīng)
- 統(tǒng)計擬合優(yōu)度
- 遺漏路徑檢驗和模型簡化檢驗，包括修正指數(shù)、Score檢驗和Wald檢驗。
- 預(yù)測值和因子得分
- 估計參數(shù)的線性和非線性檢驗與可信區(qū)間和估計參數(shù)的組合
- 結(jié)構(gòu)方程模型可以用原始的或匯總的統(tǒng)計數(shù)據(jù)擬合
- 最大似然（ML）和漸近分布自由（ADF）估計。漸近分布自由也被稱為是一般動差法。通過FIM支持隨機缺失（MAR）數(shù)據(jù)。
- 標準誤的穩(wěn)健估計和可得整群抽樣的標準差
- 支持調(diào)查數(shù)據(jù)，包括抽樣權(quán)重、分層和事后分層、單層或多層整群抽樣' V9 U* y2 A) r! S
( l; _$ g- `8 @
圖形用戶界面還是命令，任君選擇！
圖形輸入模型
 8 ^. J: ^$ U. c5 X
或使用命令語法- . sem (L1 -> m1 m2)
- (L2 -> m3 m4)$ f' s0 Y3 v# `3 N9 `! l. F$ F
- (L3 <- L1 L2) X5 S. {! j; f/ X5 D
- (L3 -> m5 m6 m7)
Stata的圖形用戶界面使用標準的路徑符號。在命令語法里，你輸入路徑圖。大寫的名字是潛變量，小寫的名字是顯變量。你可以輸入任意方向的箭頭。我們輸入下面的命令可以得到上面的模型。- . sem (m1 m2 <- L1)
- (L2 -> m3 m4)
- (L3 <- L1 L2)
- (L3 -> m5 m6 m7)
- . sem (m1 m2 <- L1) (L2 -> m3 m4) (L3 -> m5 m6 m7) (L3 <- L1 L2)
- . sem (m1 <- L1) (m2 <- L1) (L2 -> m3) (L2 -> m4) (L3 -> m5) (L3 -> m6) (L3 -> m7) (L3 <- L1) (L3 <- L2)
- . sem (m1 m2 <- L1) (L2 -> m3 m4) (L3 -> m5 m6 m7) (L3 <- L1 L2)
讓我們使用Wheaton, Muthén, Alwin, and Summers (1977)的數(shù)據(jù)擬合包含測量成分的結(jié)構(gòu)方程模型。
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 ' e+ d6 [ @8 t$ I
下面我們要演示$ h! O$ i' ^3 g3 I) B$ y
擬合模型& K; k$ }+ A6 g7 B
修正指數(shù)- C# `$ N& L8 y% X
重擬模型
2 F g: Y$ Q. z3 H; i# b6 B) \
秀給我看，擬合模型/ } G- D; x) C( g5 c+ b: h
# d( n) {+ h3 Q: P1 t8 L: E1 }$ _
許多SEM軟件手冊都有參考文獻作者擬合的該模型的簡化版本。其中一個簡化模型是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輕易的擬合該模型3 o$ }6 I- V1 R4 s; B
 6 I0 o3 z1 v9 f3 a" `
結(jié)果如下：$ ^ j7 ~; d2 `9 C' ~
注：
1，測量成分：1967和1971的稱名不能和肌無力被用于測量代表在同兩年里的精神錯亂的內(nèi)在潛變量。教育和職業(yè)狀態(tài)被用于測量外源性潛變量SES.+ H* D [8 V* g
2,結(jié)構(gòu)成分：SES->Alien67 ，SES->Alien71,和 Alien67。
3，該模型對飽和的卡方檢驗顯示該模型擬合的比較差。
u# M& g! R/ b" s4 |7 |3 o
秀給我看，修正指數(shù)1 c1 f- c6 A' F9 H; q) o
模型擬合差使得我們尋找修正指數(shù)：
 1 s; M/ y! {6 U! S& t _
注：3 R& l+ M. p9 _5 y' @
1，有很多有統(tǒng)計學(xué)差異的路徑可以添加到該模型。3 | {# m: y6 P. E8 H4 V
2，一些有統(tǒng)計學(xué)差異的路徑理論上也有意義。
3，特別地，兩個有意義是e.anomia67和 e.anomia71，及e.pwless67 和e.pwless71的協(xié)變量。
秀給我看，重擬模型
讓我們重新擬合模型，包括以前排除的協(xié)變量：7 T3 t7 z- ~: W5 V6 j- N0 g
% i; l a5 K. i: U) B k
結(jié)果是
 # G7 |3 a7 x9 b1 J
注： W5 r% u5 u; G
1，我們發(fā)現(xiàn)e.anomia67 和 e.anomia71 的協(xié)變量有顯著性意義（Z=5.14）。
2，我們發(fā)現(xiàn)e.pwless67 和 e.pwless71 的協(xié)變量在5%的水平上（Z=1.29）無顯著性意義。
) A2 L( _# h3 f2 k- O. T
編譯自http://www./stata12/str ... deling/explanation/ |
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