基于SEM的用户可用性需求客观重要度分析
3.2.2基于sem的用户可用性需求客观重要度分析
3.2.2.1结构方程模型
① 结构方程模型概念界定及原理
结构方程模型一般包括因子模型和因果模型两种模型。而因子模型也可以称为测量模 型，构成因子模型的方程也就可以成为测量方程，因果模型也被称为结构模型，其所对应 的方程是结构方程[111]。该方法是基于对各变量和组成方差矩阵进行分析的基础之上的，是 一种用于分析变量之间的相互关系的统计方法。其中，测量模型主要指代潜变量与指标间 的内在关系，结构模型表示各个潜在变量的关系。
通过建立各内生与外源变量及其衡量指标之间的关联，可以在系统的环境下，模拟计 算以后，获得a，、av，并获得指标与变量之间的内在关联，这比不计整体环境而只是衡 量变量与指标的关系更为合理。这种全面完整的考虑能够完整的模拟并终计算出各个变 量在整个系统中的影响权重。因此在结构模型分析以后，根据所取得的关系系数，然后再 算出变量的权重更为合理[111]。
② 实施步骤
③ 模型建构：通过理论分析和实践分析，建立相应的模型，并假定各潜变量与观测 变量之间的关系等。
④ 模型拟合：对结构方程参数模型进行估计，并给出模型的解集。极大似然估计是 amos软件中是一种极其适用的参数估计方法。模型估计方法在选取时，要把估计技术与 统计检验的选择、样本大小等各类因素都考虑进来。该方法适用于正态分布数据。
⑤ 模型评价：模型评价，顾名思义就是对构建的模型进行评价，评价构建和拟合的 模型是否合理，对理论模型和数据之间的拟合程度问题进行评价。一般使用拟合指数这个 参数来评价拟合的优良程度。常用拟合指数及其判断准则整理如表3.6。
结构方程模型要进行评价，主要是用拟合优度指标来衡量。表3.6是常用拟合指数及
判断准则。
表3.6常用拟合指数一览表
拟合指数
判断准则
卡方自由度比 (cmin/df)
在一般模型比较时，若所得卡方自由度的值低于1时，则该模型构建拟合就可 认为是过度拟合；若卡方自由度的值高于3,则该模型构建拟合可认为是不合 理的。若卡方自由度值在（1, 3)之间意味着模型适配良好。
显著性 (p值）
显著性有一个阀值，一般来说，如果这个值大于0.05时，说明模型拟合优度良 好，反之，则认为模型拟合不合理。
比较拟合指数 (cfi)
该指数表示当前结构模型相对于独立模型(假设变量之间互不相关的结构模型） 的拟合优度，这个值的取值在（0, 1)间，越接近1表示模型拟合优度良好， 通常只要这个值大于0.9,就说明这个模型是较合理的。
拟合优度指数 (gfi)
这个指数是模型拟合程度的指数，取值范围也是（0,1)之间，同样数字越 接近1拟合程度越好，通常来说大于0.9,认为研究者提出的模型可接受，而当 比较拟合指数大于0.9之时，它的数值只要大于0.85即可。
近似误差均方根 (rmsea)
该指数越低表示拟合效果越好，一般来说这个参数小于0.1时，表示模型合理 程度好，如果小于0.01，那么这个模型的效果就很好，但是这种情况很难出现。
调整拟合优度指数 (agfi),规范拟合 指数(nfi)和增值拟合 指数(ifi)
这些指数越接近1表示模型适合度越好，通常采用取值范围在（0,1)，如果这 个参数值比0.9大时表示这个模型的拟合程度很好，而且越是接近1越好。
模型修正：若模型拟合度低，则需要调整参数来修正模型，然后再进行拟合参数 的评价，如果不合理还需要继续进行修正，直到拟合参数达到合理值。然而不能全部根据 拟合数据来修正模型，也应该考虑待修改的参数理论上是否合理，经反复修正使模型与参 数拟合度达到。
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① 结构方程模型概念界定及原理
结构方程模型一般包括因子模型和因果模型两种模型。而因子模型也可以称为测量模 型，构成因子模型的方程也就可以成为测量方程，因果模型也被称为结构模型，其所对应 的方程是结构方程[111]。该方法是基于对各变量和组成方差矩阵进行分析的基础之上的，是 一种用于分析变量之间的相互关系的统计方法。其中，测量模型主要指代潜变量与指标间 的内在关系，结构模型表示各个潜在变量的关系。
通过建立各内生与外源变量及其衡量指标之间的关联，可以在系统的环境下，模拟计 算以后，获得a，、av，并获得指标与变量之间的内在关联，这比不计整体环境而只是衡 量变量与指标的关系更为合理。这种全面完整的考虑能够完整的模拟并终计算出各个变 量在整个系统中的影响权重。因此在结构模型分析以后，根据所取得的关系系数，然后再 算出变量的权重更为合理[111]。
② 实施步骤
③ 模型建构：通过理论分析和实践分析，建立相应的模型，并假定各潜变量与观测 变量之间的关系等。
④ 模型拟合：对结构方程参数模型进行估计，并给出模型的解集。极大似然估计是 amos软件中是一种极其适用的参数估计方法。模型估计方法在选取时，要把估计技术与 统计检验的选择、样本大小等各类因素都考虑进来。该方法适用于正态分布数据。
⑤ 模型评价：模型评价，顾名思义就是对构建的模型进行评价，评价构建和拟合的 模型是否合理，对理论模型和数据之间的拟合程度问题进行评价。一般使用拟合指数这个 参数来评价拟合的优良程度。常用拟合指数及其判断准则整理如表3.6。
结构方程模型要进行评价，主要是用拟合优度指标来衡量。表3.6是常用拟合指数及
判断准则。
表3.6常用拟合指数一览表
拟合指数
判断准则
卡方自由度比 (cmin/df)
在一般模型比较时，若所得卡方自由度的值低于1时，则该模型构建拟合就可 认为是过度拟合；若卡方自由度的值高于3,则该模型构建拟合可认为是不合 理的。若卡方自由度值在（1, 3)之间意味着模型适配良好。
显著性 (p值）
显著性有一个阀值，一般来说，如果这个值大于0.05时，说明模型拟合优度良 好，反之，则认为模型拟合不合理。
比较拟合指数 (cfi)
该指数表示当前结构模型相对于独立模型(假设变量之间互不相关的结构模型） 的拟合优度，这个值的取值在（0, 1)间，越接近1表示模型拟合优度良好， 通常只要这个值大于0.9,就说明这个模型是较合理的。
拟合优度指数 (gfi)
这个指数是模型拟合程度的指数，取值范围也是（0,1)之间，同样数字越 接近1拟合程度越好，通常来说大于0.9,认为研究者提出的模型可接受，而当 比较拟合指数大于0.9之时，它的数值只要大于0.85即可。
近似误差均方根 (rmsea)
该指数越低表示拟合效果越好，一般来说这个参数小于0.1时，表示模型合理 程度好，如果小于0.01，那么这个模型的效果就很好，但是这种情况很难出现。
调整拟合优度指数 (agfi),规范拟合 指数(nfi)和增值拟合 指数(ifi)
这些指数越接近1表示模型适合度越好，通常采用取值范围在（0,1)，如果这 个参数值比0.9大时表示这个模型的拟合程度很好，而且越是接近1越好。
模型修正：若模型拟合度低，则需要调整参数来修正模型，然后再进行拟合参数 的评价，如果不合理还需要继续进行修正，直到拟合参数达到合理值。然而不能全部根据 拟合数据来修正模型，也应该考虑待修改的参数理论上是否合理，经反复修正使模型与参 数拟合度达到。
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