3.2.2基于SEM的用戶可用性需求客觀重要度分析
3.2.2.1結構方程模型
① 結構方程模型概念界定及原理
結構方程模型一般包括因子模型和因果模型兩種模型。而因子模型也可以稱為測量模 型,構成因子模型的方程也就可以成為測量方程,因果模型也被稱為結構模型,其所對應 的方程是結構方程[111]。該方法是基于對各變量和組成方差矩陣進行分析的基礎之上的,是 一種用于分析變量之間的相互關系的統計方法。其中,測量模型主要指代潛變量與指標間 的內在關系,結構模型表示各個潛在變量的關系。
通過建立各內生與外源變量及其衡量指標之間的關聯,可以在系統的環境下,模擬計 算以后,獲得A,、Av,并獲得指標與變量之間的內在關聯,這比不計整體環境而只是衡 量變量與指標的關系更為合理。這種全面完整的考慮能夠完整的模擬并最終計算出各個變 量在整個系統中的影響權重。因此在結構模型分析以后,根據所取得的關系系數,然后再 算出變量的權重更為合理[111]。
② 實施步驟
③ 模型建構:通過理論分析和實踐分析,建立相應的模型,并假定各潛變量與觀測 變量之間的關系等。
④ 模型擬合:對結構方程參數模型進行估計,并給出模型的解集。極大似然估計是 AMOS軟件中是一種極其適用的參數估計方法。模型估計方法在選取時,要把估計技術與 統計檢驗的選擇、樣本大小等各類因素都考慮進來。該方法適用于正態分布數據。
⑤ 模型評價:模型評價,顧名思義就是對構建的模型進行評價,評價構建和擬合的 模型是否合理,對理論模型和數據之間的擬合程度問題進行評價。一般使用擬合指數這個 參數來評價擬合的優良程度。常用擬合指數及其判斷準則整理如表3.6。
結構方程模型要進行評價,主要是用擬合優度指標來衡量。表3.6是常用擬合指數及
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判斷準則。 |
表3.6常用擬合指數一覽表 |
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擬合指數 |
判斷準則 |
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卡方自由度比 (CMIN/DF) |
在一般模型比較時,若所得卡方自由度的值低于1時,則該模型構建擬合就可 認為是過度擬合;若卡方自由度的值高于3,則該模型構建擬合可認為是不合 理的。若卡方自由度值在(1, 3)之間意味著模型適配良好。 |
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顯著性 (p值) |
顯著性有一個閥值,一般來說,如果這個值大于0.05時,說明模型擬合優度良 好,反之,則認為模型擬合不合理。 |
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比較擬合指數 (CFI) |
該指數表示當前結構模型相對于獨立模型(假設變量之間互不相關的結構模型) 的擬合優度,這個值的取值在(0, 1)間,越接近1表示模型擬合優度良好, 通常只要這個值大于0.9,就說明這個模型是較合理的。 |
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擬合優度指數 (GFI) |
這個指數是模型擬合程度的絕對指數,取值范圍也是(0,1)之間,同樣數字越 接近1擬合程度越好,通常來說大于0.9,認為研究者提出的模型可接受,而當 比較擬合指數大于0.9之時,它的數值只要大于0.85即可。 |
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近似誤差均方根 (RMSEA) |
該指數越低表示擬合效果越好,一般來說這個參數小于0.1時,表示模型合理 程度好,如果小于0.01,那么這個模型的效果就很好,但是這種情況很難出現。 |
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調整擬合優度指數 (AGFI),規范擬合 指數(NFI)和增值擬合 指數(IFI) |
這些指數越接近1表示模型適合度越好,通常采用取值范圍在(0,1),如果這 個參數值比0.9大時表示這個模型的擬合程度很好,而且越是接近1越好。 |
模型修正:若模型擬合度低,則需要調整參數來修正模型,然后再進行擬合參數 的評價,如果不合理還需要繼續進行修正,直到擬合參數達到合理值。然而不能全部根據 擬合數據來修正模型,也應該考慮待修改的參數理論上是否合理,經反復修正使模型與參 數擬合度達到最優。
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