假设模型检验与结果分析

第二节　假设模型检验与结果分析

结构方程分析，也常称为结构方程模型(SEM)，是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法，所以也称为协方差结构分析。而相对于一般的回归模型，结构方程模型具有下列优点:可同时处理多个因变量、允许自变量和因变量含测量误差、能够同时统计因子结构和因子关系、允许更大弹性的测量模型、能够估计整个模型的拟合程度。因而，结构方程模型方法为研究者检验模型，修正模型，以选择最佳的研究模型而提供依据。

模型的拟合是一个较复杂的过程，不同的分析者往往从自身模型设置的具体情况出发，采用不同的拟合策略，本书研究的拟合方法是先对每一个潜变量因子分别拟合，剔除因子负荷过小，统计检验不显著，理论意义有交叉的指标，然后再进行整体模型的拟合。关于对单个潜变量因子的拟合过程，在前面的潜变量因子的信度和效度(包括收敛效度和区别效度)分析过程中已经完成，以下将在此基础上，来对模型的总体拟合情况作一个全面的分析。由于本模型所包含的结构因子数目较多，为避免模型的拟合过程太过复杂，接下来利用LISREL8.70软件对大学城传授知识共享模型、大学城科研知识共享模型和整体总模型三部分分别进行拟合。

一、大学城传授知识共享假设模型检验(M1)

通过设置需要估计的潜变量因子之间的路径模型参数，然后编制和运行相关分析程序，经过标准化处理后，最终所拟合出的大学城传授知识共享假设模型如图8－1所示。

图8－1　大学城传授知识共享假设模型检验

表8－1中的拟合指标显示了该模型的运行结果。

表8－1　大学城传授知识共享模型的拟合结果指标

从表8－1中可以看出，卡方(χ²)与自由度(df)之比(虽然仍大于3，但小于被普遍接受的“小于5”的标准;RMSEA值为0.082，小于被普遍接受的“小于0.10”的标准(0.08以下则认为模型拟合得较为良好);RMR的值为0.036，也小于0.05的标准;NFI、IFI、CFI都符合普遍接受的“大于0.90”的理想标准; GFI和AGFI虽分别为0.80与0.76，均要小于0.90的理想标准，但已接近“由Sefars和Groveer(1993)建议的最低为0.8的可容忍标准”;因此，本书研究模型按照前文介绍的国际惯例所选取的判断结构方程模型拟合优度的“大拇指法则(ARule of Thumb)”中，有6项指标表明模型具有较高的拟合优度，而有2项指标显示模型只具有一般的拟合优度。但根据Bonett的观点，对一些含较多因子的复杂模型拟合，此标准已表明该模型完全可以被接受(Bonett，1980)。

实证分析的最终目标是对前面各章所提出的假设命题进行经验数据的检验，而这些命题所假设关系的实证结果分别体现在各潜变量因子之间的路径系数估计中。以下将把大学城传授知识共享各潜变量因子之间的路径系数估计的标准化、T值情况分别通过图8－2和图8－3反映如下。

图8－2　大学城传授知识共享结构方程标准化系数图

图8－3　大学城传授知识共享结构方程的T值图

为了便于看清楚各分析结果图中的路径关系及其统计显著性，将上述图8－2和图8－3中的内容绘制成如表8－2所示。

表8－2　大学城传授知识共享模型统计检验结果

注T＞2.58，p＜0.01，用＊＊表示;T＞3.29，p＜0.001，用＊＊＊表示。

二、大学城科研知识共享假设模型检验(M2)

通过设置需要估计的潜变量因子之间的路径模型参数，然后编制和运行相关分析程序，经过标准化处理后，最终所拟合出的大学城科研知识共享假设模型如图8－4所示。

表8－3中的拟合指标显示了该模型的运行结果:

表8－3　大学城科研知识共享模型的拟合结果指标

从表8－3中可以看出，卡方(χ²)与自由度(df)之比虽然仍大于3，但小于被普遍接受的“小于5”的标准;RMSEA值为0.077，小于被普遍接受的“小于0.10”的标准(0.08以下则认为模型拟合的较为良好);RMR值为0.049，也小于0.05的标准;NFI、IFI、CFI都符合普遍接受的“大于0.90”的理想标准; GFI和AGFI虽分别为0.81与0.78，均要小于0.90的理想标准，但已接近“由Sefars和Groveer(1993)建议的最低为0.8的可容忍标准”;因此，本书研究模型有6项指标表明模型具有较高的拟合优度，而有2项指标显示模型只具有一般的拟合优度。但根据Bonett的观点，对一些含较多因子的复杂模型拟合，此标准已表明该模型完全可以被接受。

图8－4　大学城科研知识共享假设模型检验

大学城科研知识共享各潜变量因子之间的路径系数估计的标准化、T值情况分别通过图8－5和图8－6反映如下。

图8－5　大学城科研知识共享结构方程标准化系数图

图8－6　大学城科研知识共享结构方程的T值图

为了便于看清楚各分析结果图中的路径关系及其统计显著性，将上述图8－5、图8－6中的内容绘制成表8－4如下所示。

表8－4　大学城科研知识共享模型统计检验结果

注T＞1.96，p＜0.05，用*表示;T＞2.58，p＜0.01，用＊＊表示;T＞3.29，p＜0.001，用＊＊＊表示。

三、大学城知识共享假设全模型检验(M3)

通过设置需要估计的潜变量因子之间的路径模型参数，然后编制和运行相关分析程序，经过标准化处理后，最终所拟合出的大学城知识共享全假设模型如图8－7所示。

表8－5中的拟合指标显示了该模型的运行结果:

表8－5　大学城知识共享全模型的拟合结果指标

图8－7　大学城知识共享全假设模型检验

从表8－5中可以看出，卡方(χ²)与自由度(df)之比(虽然仍大于3，但小于被普遍接受的“小于5”的标准;RMSEA值为0.078，小于被普遍接受的“小于0.10”的标准(0.08以下则认为模型拟合的较为良好);RMR的值为0.047，也小于0.05的标准;NFI、IFI、CFI都符合普遍接受的“大于0.90”的理想标准;但GFI和AGFI分别为0.66与0.63，均要小于0.90的理想标准，也小于“由Sefars和Groveer(1993)建议的最低为0.8的可容忍标准”。因此，大学城知识共享全模型拟合指标有2项不符合拟合标准，表明该模型难以被接受，需要进一步修正。

在大学城知识共享全模型中，假设关系H₁₃和假设关系H₁₄的数据分析显示它们都有显著的相关性，标准化相关系数分别为0.27、0.64，T值分别为2.83^＊＊、10.77^＊＊＊，表明假设关系H₁₃和假设关系H₁₄被验证支持。但由于模型没有被接受，这两个假设关系难以被充分验证支持。接下来在模型修正部分将继续对假设关系H₁₃和假设关系H₁₄进行验证分析。