第 7章 路 径 分 析 入 门在 上 一 章 中 , 己 经 讨 论 了 当 数 据 不 符 合 线 性 回 归 模 型 的 应 用 条 件 是 可 能 采 取 的 各 种 处 理 措施 。 但 是 , 实 际 情 况 往 往 会 更 加 复 杂 , 比 如 说 因 变 量 和 自 变 量 出 现 了 互 相 影 响 的 情 况 , 此 时 该 如何 处 理 ? 又 如 在 共 线 性 问 题 出 现 的 时 候 , 虽 然 可 以 使 用 岭 回 归 等 方 法 得 到 较 为 稳 健 的 分 析 结 果 ,但 是 这 样 毕 竟 会 损 失 信 息 , 而 且 如 果 从 专 业 上 , 大 致 能 够 描 述 自 变 量 间 是 如 何 互 相 影 响 的 话 , 仅仅 简 单 地 消 除 共 线 性 的 影 响 就 显 得 太 粗 糙 了 , 为 什 么 不 能 将 这 种 关 联 加 以 应 用 , 使 得 模 型 对 问 题的 刻 画 更 为 清 晰 呢 ? 本 章 将 要 介 绍 的 路 径 分 析 就 是 在 多 重 回 归 模 型 基 础 上 发 展 起 来 的 能 够 更 为细 致 、 深 入 地 刻 画 变 量 问 复 杂 联 系 的 一 种 统 计 模 型 。7.1 两 阶 段 最 小 二 乘 法由 于 路 径 分 析 较 为 复 杂 , 本 章 将 先 介 绍 比 较 简 单 的 两 阶 段 最 小 二 乘 法 , 以 帮 助 大 家 熟 悉 一 些基 本 的 概 念 。7. 1. 1 模 型 简 介普 通 最 小 二 乘 法 虽 然 不 能 和 因 果 关 系 画 等 号 , 但 其 在 拟 合 时 实 际 上 有 一 个 默 认 的 条 件 : 因 变量 的 大 小 受 自 变 量 影 响 , 但 自 变 量 应 当 是 独 立 取 值 , 特 别 是 不 应 当 受 因 变 量 的 影 响 。 但 是 , 在 许多 研 究 问 题 中 , 确 实 会 出 现 自 变 量 和 因 变 量 问 存 在 互 相 影 响 的 情 况 , 这 种 问 题 尤 其 在 与 经 济 支 出有 关 的 研 究 中 表 现 明 显 。 例 如 在 经 济 学 研 究 中 , 分 析 商 品 价 格 、 顾 客 收 入 对 日 用 品 需 求 的 影 响时 , 日 用 品 的 价 格 与 对 它 的 需 求 之 间 存 在 明 显 的 双 向 作 用 。 也 就 是 说 , 价 格 可 以 影 响 需 求 , 价 格低 会 促 进 需 求 上 升 ; 而 需 求 反 过 来 又 影 响 价 格 , 即 需 求 上 升 后 价 格 可 能 会 上 涨 。 又 如 在 卫 生 服 务研 究 中 , 分 析 治 疗 效 果 与 治 疗 花 费 之 间 的 关 系 , 一 般 花 费 的 越 多 , 疗 效 自 然 越 好 。 但 是 反 过 来 , 如果 病 人 预 期 自 己 能 得 到 更 彻 底 的 疗 效 , 往 往 愿 意 支 出 更 多 的 治 疗 费 用 。 除 此 以 外 , 在 进 行 工 资 水平 对 工 作 表 现 的 影 响 、 学 习 动 机 对 学 习 表 现 的 影 响 等 研 究 时 , 这 种 因 / 自 变 量 相 互 影 响 的 问 题 也是 非 常 明 显 的 。显 然 , 当 因 变 量 和 自 变 量 问 存 在 双 向 作 用 时 , 就 会 严 重 影 响 回 归 模 型 中 的 参 数 估 计 , 此 时 直接 使 用 普 通 的 最 小 二 乘 法 进 行 估 计 就 不 再 合 适 了 。 对 此 可 能 的 解 决 办 法 是 : 首 先 确 定 和 因 变 量有 双 向 关 系 的 自 变 量 ; 然 后 根 据 预 分 析 结 果 , 找 出 可 以 预 测 该 自 变 量 取 值 的 线 性 回 归 方 程 , 对 自变 量 进 行 单 独 的 估 计 ; 最 后 用 该 自 变 量 的 预 测 值 代 替 原 变 量 值 进 行 分 析 。 由 于 预 测 值 是 根 据 那些 与 因 变 量 无 双 向 关 系 的 变 量 计 算 而 来 , 可 以 认 为 它 与 因 变 量 的 关 系 也 是 单 向 的 , 从 而 解 决 了 双向 作 用 的 问 题 。• 137 •
7. 1. 2 使 用 Linear 过 程 进 行 分 析例 7. 1 本 例 来 自 Young Men (979) , 是 美 国 国 家 纵 向 社 会 调 查 数 据 的 一 部 分 , 包 含 了 38 名男 性 的 一 些 基 本 信 息 。 分 析 目 的 是 研 究 受 教 育 年 限 、 种 族 ( 是 否 黑 人 )、 年 龄 对 收 入 水 平 有 无 影响 。 数 据 见 文 件 2s1s. sav , 其 中 收 入 己 经 按 分 布 特 征 进 行 了 对 数 转 换 (LW) 。本 例 看 起 来 并 不 复 杂 , 如 果 采 用 普 通 的 回 归 分 析 , 则 结 果 参 见 表 7.10表 7. 1 Coefficients aUnstandardizedStandardizedCoefficientsCoefficie 门 tsModel B Std. Error Beta Sig(Constant) 4 .483 .327 13.726 .000是 否 黑 人 -.207 135 -.103 -1.530 128受 教 育 年 限 .023 .013 .115 1.715 .088年 龄 050 011 .310 4.605 000a. Dependent Variable 收 入 ( 对 数 值 )结 果 似 乎 也 是 可 以 解 释 的 , 但 是 , 一 个 明 显 的 问 题 是 教 育 程 度 和 收 入 存 在 双 向 的 影 响 : 高 收入 者 为 了 提 高 自 身 的 竞 争 力 , 都 会 尽 量 找 机 会 提 高 自 己 的 学 历 ; 而 高 学 历 的 人 由 于 更 有 价 值 , 得到 的 报 酬 也 会 更 多 。 这 种 双 向 作 用 使 得 普 通 最 小 二 乘 法 的 要 求 被 违 背 , 上 述 结 果 可 能 是 不 正确 的 。为 了 解 决 这 个 问 题 , 需 要 利 用 两 阶 段 最 小 二 乘 法 来 对 教 育 年 限 得 到 一 个 与 报 酬 无 关 的 估 计值 , 然 后 用 该 估 计 值 来 进 行 分 析 。 根 据 常 识 , 父 母 的 教 育 年 限 越 长 , 则 子 女 的 受 教 育 年 限 也 会 越长 。 而 父 母 教 育 年 限 可 以 被 认 为 是 与 子 女 收 入 水 平 无 关 的 , 因 此 , 可 以 利 用 这 两 个 变 量 先 求 出 受教 育 年 限 的 估 计 值 , 然 后 再 进 行 原 来 的 方 程 估 计 。 具 体 而 言 , 在 分 析 的 第 一 阶 段 将 采 用 如 下 线 性回 归 公 式 计 算 Ed 时 的 估 计 值 :Educ = 常 量 + fed + med + black + age方 程 中 引 入 的 black 和 age 实 际 上 对 Ed 时 没 有 影 响 , 这 可 以 通 过 普 通 回 归 分 析 发 现 。 此 处仍 将 其 引 入 方 程 是 为 了 符 合 两 阶 段 最 小 二 乘 法 对 话 杠 界 面 操 作 的 要 求 , 即 Instrumental 杠 的 变 量数 至 少 应 当 和 Explanatory 杠 中 相 等 , 这 样 就 可 以 将 两 次 分 析 的 结 果 相 对 照 。在 第 二 阶 段 中 拟 合 的 是 如 下 方 程 :LW= 常 量 + Educ 估 计 值 + black + age由 于 使 用 的 是 Educ 估 计 值 , 它 是 通 过 与 LW 的 影 响 无 关 的 变 量 计 算 出 来 的 , 因 此 该 方 程 在拟 合 时 就 不 会 违 反 普 通 最 小 二 乘 法 的 要 求 , 能 够 得 到 正 确 的 结 果 。下 面 开 始 进 行 分 析 , 首 先 拟 合 第 一 个 回 归 方 程 , 并 使 用 Save 子 对 话 杠 将 预 测 值 存 为 新 变 量 ,分 析 结 果 参 见 表 7.2 、 表 7.3 、 表 7.4 和 表 7.50表 7. 2 中 的 结 果 显 示 父 母 受 教 育 年 限 的 确 会 对 于 女 受 教 育 年 限 产 生 影 响 , 同 时 , Educ 的 预测 值 会 被 存 储 在 数 据 文 件 中 。 下 面 使 用 该 预 测 值 代 替 Educ合 , 结 果 如 下 :的 实 测 值 进 行 第 二 个 回 归 方 程 的 拟• 138 •
- Page 1 and 2:
•【 苗 C~ , 饵 " .7. Il ,~
- Page 5 and 6:
序---Ì......口知 识 经 济
- Page 8 and 9:
日 录第 一 部 分一 般 线
- Page 10 and 11:
6.3.2 分 析 实 例 .............
- Page 12 and 13:
思 考 与 练 习 ..............
- Page 14 and 15:
19.3.3 比 例 风 险 性 的 图
- Page 16 and 17:
Yij μ i + E: iJ其 中 Yij 代 表
- Page 18 and 19:
3. 元 素 CElement)元 素 指 用
- Page 20 and 21:
值 。 因 此 在 多 因 素 方
- Page 22 and 23:
表 1. 4 是 对 前 面 所 假
- Page 24 and 25:
义 不 难 理 解 , 具 体 输
- Page 26 and 27:
中 的 Weight Estimation 过 程
- Page 28 and 29:
表 1. 13 Tests of Between-Subjects
- Page 30 and 31:
在 设 定 好 一 张 轮 廓 图
- Page 32 and 33:
表 1. 17 Lack of Fit TestsDependen
- Page 34 and 35:
表 1. 18 中 给 出 的 是 各
- Page 36 and 37:
一 下 。因 篇 幅 所 限 ,
- Page 38 and 39:
此 。 而 在 随 机 效 应 方
- Page 40 and 41:
第 2 章 常 用 实 验 设 计
- Page 42 and 43:
受 试 对 象 按 性 质 ( 如
- Page 44 and 45:
Patient 选 入 Random Factor 框 ,
- Page 46 and 47:
表 2.5Tests of Between-Subjects Ef
- Page 48 and 49:
此 为 2 x3 析 因 设 计 , 一
- Page 50 and 51:
表 2.11正 交 设 计 及 其 结
- Page 52 and 53:
表 2.14均 匀 设 计 安 排 及
- Page 54 and 55:
2.3.2 重 复 测 量 设 计重
- Page 56 and 57:
理 的 小 白 鼠 其 进 食 量
- Page 58 and 59:
期 70末考试成 60结90 -l 曰
- Page 60 and 61:
表 2.23 是 两 组 的 修 正
- Page 62 and 63:
第 3 章 多 元 方 差 分 析
- Page 64 and 65:
文 、 数 学 、 英 语 的 考
- Page 66 and 67:
迹 。 值 越 大 , 该 效 应
- Page 68 and 69:
3. 1. 4 对 引 例 的 进 一 步
- Page 70 and 71:
大 , 即 计 算 F 值 时 的 分
- Page 72 and 73:
促 销 手 段 前 两 个 月 的
- Page 74 and 75:
区 、 实 行 不 同 促 销 手
- Page 76 and 77:
表 3.16 即 为 一 元 方 差
- Page 78 and 79:
第 4 章 混 合 线 性 模 型
- Page 80 and 81:
图 4. 1 第 一 所 学 校 的
- Page 82 and 83:
表 4.1 是 方 差 分 析 的 检
- Page 84 and 85:
l i i可 号 事 3气 》 矿标
- Page 86 and 87:
表 4.11 同 样 是 对 随 机
- Page 88 and 89:
由 上 面 的 分 析 结 果 可
- Page 90 and 91:
进 行 动 态 监 测 , 走 时
- Page 92 and 93:
在 预 定 义 对 话 杠 中 未
- Page 94 and 95:
表 4.25 中 给 出 了 4 次 重
- Page 96 and 97:
表 4.31任 意 两 次 的 相 关
- Page 98 and 99: 设 定 非 常 丰 富 , 这 里
- Page 100 and 101: 参 考 文 献221 Liang KY , Zeger
- Page 102 and 103: 第 5 章 多 重 线 性 回 归
- Page 104 and 105: 此 处 之 所 以 从 散 点 图
- Page 106 and 107: 将 自 变 量 引 起 的 变 异
- Page 108 and 109: 町 ,…, 与 ) 与 反 应 变 量
- Page 110 and 111: 5.3 同 归 预 测 与 残 差 分
- Page 112 and 113: 图 5.5三 维 空 间 中 的 可
- Page 114 and 115: 图 5.6几 种 常 见 的 残 差
- Page 116 and 117: 差 间 相 互 独 立 。 例 5.
- Page 118 and 119: 根 据 公 式 55 total = 55R + 55
- Page 120 and 121: SPSS 输 出 结 果 如 下 :表 5
- Page 122 and 123: 表 5. 12 Excluded Variables eColli
- Page 124 and 125: 读 者 可 自 行 练 习 在 例
- Page 126 and 127: 共 线 性 越 强 , 提 取 主
- Page 128 and 129: 参 考 文 献1 John Neter, Michae
- Page 130 and 131: 2.52.01.51.01!ð主 0.5附口 口
- Page 132 and 133: 因 变 量 模 型 ; 自 变 量
- Page 134 and 135: 自 身 预 测 值 或 者 其 他
- Page 136 and 137: 系 数 必 然 会 小 于 普 通
- Page 138 and 139: Source variable. . n POWER value =
- Page 140 and 141: 映 的 实 际 上 是 除 了 生
- Page 142 and 143: 际 上 是 假 设 这 4 档 间
- Page 144 and 145: 还 对 两 种 分 类 变 量 类
- Page 146 and 147: 结 果 输 出 的 最 后 就 是
- Page 150 and 151: 表 7. 2 Coefficients aUnstandardiz
- Page 152 and 153: 个 , 因 变 量 为 LW , 最 下
- Page 154 and 155: 型 中 各 变 量 的 具 体 联
- Page 156 and 157: 根 据 该 测 量 值 , 可 以
- Page 158 and 159: 表 7. 10 Model SummaryModel R R Sq
- Page 160 and 161: 第 8 章 非 线 性 回 归 模
- Page 162 and 163: 相 应 的 主 对 话 杠 如 图
- Page 164 and 165: 的 相 关 系 数 可 用 来 辅
- Page 166 and 167: 从 图 8. 3 中 可 以 看 到 ,
- Page 168 and 169: 图 8.5一 乘 法 与 二 乘 法
- Page 170 and 171: Source DF Sum of Squares Mean Squar
- Page 172 and 173: 接 下 来 方 杠 中 的 文 本
- Page 174 and 175: 第 9 章 二 分 类 Logistic 回
- Page 176 and 177: 0.5 为 对 称 点 , 分 布 在 o
- Page 178 and 179: 81) 1 (42/69) = 1. 217 , 并 不
- Page 180 and 181: Waldx2 , 是 对 总 体 回 归
- Page 182 and 183: exp ( - 5. 642 - 1. 356 X sex - O.
- Page 184 and 185: 有 意 义 , 有 些 无 意 义
- Page 186 and 187: 表 9.15Variables in the EquationB
- Page 188 and 189: 验 , 就 可 以 得 知 它 们
- Page 190 and 191: 法 的 分 析 结 果 。表 9.18
- Page 192 and 193: 究 者 找 到 一 系 列 的 指
- Page 194 and 195: : Graphs• ROC Curve:Test Variable
- Page 196 and 197: 就 一 定 很 好 。 例 如 使
- Page 198 and 199:
的 知 识 都 可 以 被 系 统
- Page 200 and 201:
第三部分多 元 统 计 分 析
- Page 202 and 203:
特 别 需 要 注 意 的 是 ,
- Page 204 and 205:
计 量 不 一 定 能 真 实 地
- Page 206 and 207:
图 10.2 Output 子 对 话 框图
- Page 208 and 209:
(1) Test of Parallel Lines 检 验
- Page 210 and 211:
O. 458 • Csex = 1) 00.4)表 10. 1
- Page 212 and 213:
变 量 叫 ,… , X m 对 目 标
- Page 214 and 215:
表 10. 15 Model Fitting Informatio
- Page 216 and 217:
10.4.2 实 例 一 与 Logistic 模
- Page 218 and 219:
关 ) 的 不 同 取 值 水 平
- Page 220 and 221:
!Analyze• Regression• Probit:Re
- Page 222 and 223:
第 11 章 主 成 分 分 析 与
- Page 224 and 225:
的 信 息 , 其 他 的 可 以
- Page 226 and 227:
表 1 1. 1 为 8 个 原 始 变
- Page 228 and 229:
各 个 因 子 间 互 不 相 关
- Page 230 and 231:
由 Bartlett 检 验 可 以 看
- Page 233 and 234:
于 斜 交 旋 转 则 显 示 旋
- Page 235 and 236:
F2 =0. 011ZX1 +0. 387ZX2 +0. 129ZX3
- Page 237 and 238:
部 的 经 济 结 构 , 找 到
- Page 239 and 240:
化 , 对 初 始 因 子 载 荷
- Page 241 and 242:
得 到 综 合 因 子 得 分 sco
- Page 243 and 244:
AUi从ì (U 11IU 21川AU l2 从U 22
- Page 245 and 246:
图 12.1不 同 的 分 类 方 法
- Page 247 and 248:
目 前 , 非 层 次 聚 类 法
- Page 249 and 250:
从 表 12. 1 中 可 以 看 出 5
- Page 251 and 252:
一 次 出 现 是 在 第 1 步 ,
- Page 253 and 254:
藏 等 13 省 市 ;第 5 类 : 包
- Page 255 and 256:
第 4 类 : 消 费 水 平 相 对
- Page 257 and 258:
更 新 类 别 中 心 点 。(5)
- Page 259 and 260:
3. 结 果 解 释分 析 结 果
- Page 261 and 262:
在 K - Means 生 成 的 结 果
- Page 263 and 264:
0.017 3 。现 希 望 通 过 聚
- Page 265 and 266:
这 就 意 味 着 在 原 来 12
- Page 267 and 268:
散 变 量 和 连 续 变 量 。
- Page 269 and 270:
思 考 与 练 习1. 对 于 例 1
- Page 271 and 272:
x2图 13.1典 型 判 别 分 析
- Page 273 and 274:
就 说 明 判 别 的 效 果 较
- Page 275 and 276:
Analyze• Classify • Discriminan
- Page 277 and 278:
表 13.4 给 出 的 是 判 别
- Page 279 and 280:
Canonical OiscriminantFunction 2UO-
- Page 281 and 282:
别 函 数 进 行 新 样 品 的
- Page 283 and 284:
er) 、 贝 叶 斯 学 派 。 它
- Page 285 and 286:
刚 毛 王 军 尾 花 y = - 80. 2
- Page 287 and 288:
第 14章 典 型 相 关 分 析
- Page 289 and 290:
(Rl~lR12R2;lR21 -Â;) (Slâ ω) =0(
- Page 291 and 292:
Correlations Between Set - 1 and Se
- Page 293 and 294:
由 这 两 对 典 型 变 量 的
- Page 295 and 296:
0.5640.733立 定 { 本 前 屈图
- Page 297 and 298:
变 量 所 求 出 的 典 型 相
- Page 299 and 300:
第 15章 对 应 分 析15.1 模
- Page 301 and 302:
数 据 由 Fisher 在 1940 年 首
- Page 303 and 304:
功 能 作 进 一 步 解 释 。
- Page 305 and 306:
的 是 各 类 别 的 信 息 在
- Page 307 and 308:
的 Dimensions In Solution 杠 中
- Page 309 and 310:
换 , 交 叉 表 就 被 转 换
- Page 311 and 312:
!Analyze• Data Reduction→ Corre
- Page 313 and 314:
15.4 多 重 对 应 分 析15.4.1
- Page 315 and 316:
表 15.10 Iteration History 表 15.
- Page 317 and 318:
以 确 认 图 形 中 所 观 察
- Page 319 and 320:
图 15.14哑 变 量 设 置 格
- Page 321 and 322:
果 上 的 联 系 。(2) 使 用
- Page 323 and 324:
是 用 某 个 r 维 欧 氏 空
- Page 325 and 326:
图 16.3MDS 过 程 的 子 对 话
- Page 327 and 328:
图 16.4 12 城 市 三 维 空 间
- Page 329 and 330:
16. 1. 3 距 离 的 计 算 方
- Page 331 and 332:
别 间 的 问 阳 就 会 比 较
- Page 333 and 334:
Warning # 14654> The total number o
- Page 335 and 336:
在 INDSCAL 模 型 中 , 仍 然
- Page 337 and 338:
接 下 来 方 杠 中 的 结 果
- Page 339 and 340:
(2) 如 果 有 可 能 , 为 每
- Page 341 and 342:
在 后 面 结 合 案 例 给 予
- Page 343 and 344:
Reduced rank: 和 广 义 欧 氏
- Page 345 and 346:
N口。吕A。 中 国 科 大 0.6
- Page 347 and 348:
5 张 文 月 三 主 编 . SPSS 11
- Page 349 and 350:
第 17 章 对 数 线 性 模 型
- Page 351 and 352:
Model Selection 过 程 拟 合 的
- Page 353 and 354:
这 样 做 不 会 影 响 统 计
- Page 355 and 356:
作 用 , 即 不 同 胃 溃 荡
- Page 357 and 358:
17.3 因 果 关 系 明 确 时
- Page 359 and 360:
表 17.14 和 表 17.15 两 个 表
- Page 361 and 362:
表 17.18抽 查 人 员 的 工
- Page 363 and 364:
以 下 方 杠 中 的 文 本 是
- Page 365 and 366:
If Deleted Simple Effect is DF L. R
- Page 367 and 368:
17.5 对 数 线 性 模 型 与
- Page 369 and 370:
本 例 的 主 要 分 析 结 果
- Page 371 and 372:
第 18章 信 度 分 析在 各
- Page 373 and 374:
低 于 0.7 , 则 应 该 弃 之
- Page 375 and 376:
低 , 提 示 这 两 道 题 的
- Page 377 and 378:
表 18.5 ANOVA with Friedman's Test
- Page 379 and 380:
在 表 格 的 最 上 面 , SPSS
- Page 381 and 382:
同 ) , 因 此 计 算 公 式 有
- Page 383 and 384:
续 表类 型 假 设 测 量 的
- Page 385 and 386:
18.4.3 SPSS 中 相 应 的 分 析
- Page 387 and 388:
第 19章 生 存 分 析19. 1 生
- Page 389 and 390:
下 来 , 而 不 是 等 数 据
- Page 391 and 392:
风 险 函 数 非 负 生 存 函
- Page 393 and 394:
= 川 c1 - d/n)ti
- Page 395 and 396:
除 以 上 用 到 的 杠 组 外
- Page 397 and 398:
分 布 曲 线 、 风 险 函 数
- Page 399 and 400:
(1) Pooled over strata: 系 统 默
- Page 401 and 402:
This subfile contains:20 observatio
- Page 403 and 404:
19.3 Cox 同 归 模 型前 面 介
- Page 405 and 406:
杠 的 含 义 与 操 作 和 前
- Page 407 and 408:
模 型 拟 合 时 完 全 相 同
- Page 409 and 410:
间 的 抗 体 水 平 、 不 同
- Page 411 and 412:
会 对 研 究 结 果 造 成 影
- Page 413 and 414:
情 况 :图 19.14真 分 层 时
- Page 415 and 416:
鳞 癌 型 肺 癌 或 夫 访 )
- Page 417 and 418:
集 中 其 他 无 缺 失 变 量
- Page 419 and 420:
20.2.2 对 缺 失 模 式 的 分
- Page 421 and 422:
记 录 的 输 出 。 如 果 指
- Page 423 and 424:
失 值 的 变 量 , 然 后 为
- Page 425 and 426:
20.3.2 使 用 回 归 算 法 进
- Page 427 and 428:
示 。 因 20.6 Ca) 为 回 归
- Page 429 and 430:
图 20.8EM 算 法 的 散 点 图
- Page 431 and 432:
SPSS 产 品 简 介SPSS 系 列