小樣本非正態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方程模型估計(jì)方法研究與醫(yī)學(xué)應(yīng)用.pdf

1、當(dāng)前結(jié)構(gòu)方程模型(structural equation modeling，SEM)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)研究中因果關(guān)系和先驗(yàn)假設(shè)理論的檢驗(yàn)，是一種多功能和方便使用的分析技術(shù)。通常使用默認(rèn)的ML估計(jì)方法。多元正態(tài)分布和大樣本是應(yīng)用ML估計(jì)的兩個(gè)關(guān)鍵假定。然而，應(yīng)用實(shí)踐中收集的數(shù)據(jù)明顯地違反了正態(tài)分布假定,又沒(méi)有足夠大的樣本來(lái)使用新發(fā)展的任意分布估計(jì)方法。迫切需要在小樣本且數(shù)據(jù)分布非正態(tài)條件下，仍能夠準(zhǔn)確地檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)和評(píng)價(jià)模型擬合的方法。

2、 本文介紹兩種估計(jì)非正態(tài)、較小樣本SEM的方法：S-B調(diào)整方法(Satorra-Bentler scaled，S-B)和自助抽樣方法(bootstrap resampling)?？梢苑謩e使用SEM估計(jì)的軟件包EQS和AMOS得到。采用了蒙特卡羅模擬(monte carlo simulation)研究了三個(gè)樣本大小(100，250，500)和三種多元分布(多元正態(tài)，輕度和嚴(yán)重偏離正態(tài)類(lèi)型)條件下，模型正確指定時(shí)候這兩種方法和常用的M

3、L估計(jì)的性能比較。另外，將研究的兩種較穩(wěn)健的估計(jì)方法應(yīng)用到醫(yī)護(hù)人員職業(yè)緊張SEM模型估計(jì)的實(shí)例中，得到的結(jié)論與正態(tài)理論估計(jì)方法的不一致，說(shuō)明了忽視數(shù)據(jù)條件而使用常規(guī)的正態(tài)理論估計(jì)方法的偏差。 模擬研究表明，對(duì)于適當(dāng)指定的模型，ML只有在多元正態(tài)條件下估計(jì)準(zhǔn)確，隨著數(shù)據(jù)偏離正態(tài)，它估計(jì)的模型檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量偏高，參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤偏低，假設(shè)檢驗(yàn)的Ⅰ型誤差率升高，對(duì)模型和參數(shù)的評(píng)價(jià)出現(xiàn)歪曲。S-B調(diào)整方法除了在最小樣本條件外較穩(wěn)健，而自助方法在