文档介绍：路径分析技术介绍路径分析的基本思想分析因果模型的一种方法和技术。是从变量之间共变关系来检验研究者所提出的影响、预测或因果关系,以推论出因果结论。概念有遗传学家Wright(1921)提出。路径分析的基础是变量之间的线性相关;变量之间的相关越高,路径分析的结果会越显著明确。相关不等于因果,但是相关蕴含着因果关系。路径分析可以检验因果论证的存在,但是对于谁为因,谁为果,却需要更严谨的检验。路径分析之所以能够“宣称”可以用来检验因果关系,并不在于分析技术,而在于其依据的理论基础。路径分析是一种验证性的统计分析,而非探索性的的探索研究。路径分析的分析取向传统上,路径分析由一系列的回归分析所组成,透过假设性的模型,将不同的方程式加以组合,形成结构化的模式,以SPSS或SAS等软件进行多次回归即可完成模型参数的估计,称为回归取向(regressionapproach)的路径分析。自从结构方程模式(StructuralEquationModeling)发展以来,路径分析已经逐渐改由LISREL、EQS、AMOS、MPLUS等SEM软件来处理,称为结构方程模式取向(SEMapproach)的路径分析。路径结构中的变量外生变量(exogenousvariables)只能是因的变量,有箭头指向别的变量,但没有箭头指向它两外生变量间可能有相关(以双向箭头表示),也可能独立无关内生变量(endogenousvariables)为果的变量,有箭头指向它,包括:中介变量:既是果又为因因变量:只为果的变量学****意愿成就倾向学****风格英语成绩外生变量中介变量内生变量中介变量路径模型的拟合路径模型的设置提出一个具有理论基础的路径模型用路径图或结构方程组表示影响路径Y1(成就倾向)=b1X1(学****意愿)+a1Y2(学****风格)=b2X1(学****意愿)+b3X2(成就倾向)+a2Y3(英语成绩)=b4X1(学****意愿)+b5X2(成就倾向)+b6X3(学****风格)+a3两类因果模型两类因果模型递归模型单向的因果联系没有直接或间接的反馈所有的误差相互独立的非递归模型相互的因果联系有反馈误差之间有联系