基于结构方程模型的幸福指数测算研究
福州大学孙文、贺江娴、詹俊杰
目录
一、选题的意义 (3)
（一）幸福的基本内涵 (3)
（二）幸福指数成为热点话题 (3)
二、幸福指数指标体系的建立 (4)
三、幸福指数调查方案的设计 (6)
（一）调查研究的主要内容 (6)
（二）定义目标总体 (6)
（三）问卷设计 (6)
（四）抽样调查的组织形式和抽样方法的选择 (7)
（五）样本量的确定 (7)
（六）调查的时间和地点 (7)
四、调查问卷整体统计描述 (7)
（一）调查问卷预试的基本分析 (8)
1.问卷的项目分析 (8)
2.问卷的因素分析——结构效度 (10)
3.信度检验 (11)
（二）调查数据的基本信息 (12)
1.性别与婚姻 (12)
2.从事行业 (12)
4.所在地区分布 (13)
5.家庭收入情况 (14)
五、实证研究 (14)
（一）结构方程模型的初步建立 (14)
（二）结构方程模型的修正 (16)
六、结论与建议 (18)
（一）结论 (18)
（二）建议 (19)
（三）注意 (21)
参考文献 (22)
附录 (23)
1.问卷 (23)
2.初始模型的部分运算结果 (26)
摘要：在地方“两会”的热议和媒体宣传推动下，“幸福指数”在今年全国“两会”上迅速升温。虽然各方对幸福有着许多不同的解读，却都离不开对“民生”问题的思考。文章通过网络调查（人大经济论坛）所获得的473份调查问卷，结合马斯洛的需求层次理论，把影响幸福指数的因素由低到高分为生理需求、安全需求、情感需求、尊重需求、自我实现五个层次，运用结构方程模型来对幸福指数进行构建。最后,根据路径图的结果分析，提出了相关的建议。
关键词：幸福指数；结构方程模型；人大经济论坛
Abstract：As the local "two sessions" hot discussing and media promoting, "Happiness index" got rapid warming in national "two sessions" this year. Although everybody has each interpretation to “what is happiness?”, not without thinking "the people livelihood". We got 473 questionnaires by surveying to all registered members on https://www.wendangku.net/doc/4b16850188.html,, With The Demand Theory of Maslow, we divide the factors that affecting "Happiness index" into five levels from low to high: the physiological demand, the safety demand, the emotional demand, the respect demand and the self-realization demand, and then use the structural equation models(SEM) to build the happiness index. Lastly, according to the analysis results of the road map, put forwarding relevant proposals.
Keywords: The happiness index；SEM; https://www.wendangku.net/doc/4b16850188.html,
一、选题的意义
（一）幸福的基本内涵
“幸福”是什么？有人说：幸福就是欲望得到满足的感觉。简单地说，从宏观上看，“幸福”就是人生活的目的，它是唯一的、无可取代的；同时，微观上来看，每个人的幸福实现形式却是千差万别的、可以选择的。
幸福人人都会说，但人人又都说不清楚。《现代汉语词典》对“幸福”的解释是：①使人心情舒畅的境遇和生活；②（生活、境遇）称心如意。《辞海》对“幸福”的定义是：幸福是在为理想奋斗过程中以及实现了理想时感到的满足状况和体验。对于这样的解释不能说错误，但人们对幸福的理解和内涵的要求明显要更多。
从严格的科学意义上说，“幸福”如何定性（如何定义）、如何定量（如何测量），古今中外都还没有一个被广泛认可的通用的表述和方法。因为，幸福本身就是一种感觉，一种欲望得到满足后的感觉，它主要取决于个体的主观感受。（二）幸福指数成为热点话题
在“十二五”规划开局之年，幸福指数汹涌而至，值得热情欢呼。幸福指数受到热捧，首先意味着各级执政者在不同层级的规划中，普遍强调要重视当地人民群众的主观感受，重视提高民生福利水平，这无疑呼应了科学发展观的要求。因此，各地的“十二五”规划也将居民幸福指数作为施政导向。
“幸福指数”是今年全国“两会”的一大热词。有分析人士认为，“十二五”期间建设“幸福中国”的政治导向已经呼之欲出，幸福指数被视为中国转型时期摆脱GDP崇拜的密钥。中国是一个发展中大国，如何提高13亿人口的幸福指数，这将是一个意义深远又充满挑战的探索，也理应逐步确立符合国情的幸福指数概念体系与指标系统。理念方面的借鉴并不困难，但在具体复杂的操作层面，如何提高当地民众的幸福指数则需要长期的探索和踏踏实实的艰苦努力，否则就可能沦为数据至上的注水游戏。幸福指数可以说是与GDP指数一样重要，它一方面可以监测经济社会运行态势；另一方面又是了解民众生活满意程度的“温度计”、“风向标”。
2011年2月27日，温家宝总理在回答网友有关“幸福”的问题时说：“对于幸
福的理解和标准可能人们都有不同……我只是说如何让人们生活得舒心、安心、放心，对未来有信心。” “四心”总理的回答重申了这样的常识：幸福也是一种主观体验，幸福不幸福关键还是民众说了算。因此，幸福指数的测量，固然需要深入的研究，其中，更重要的是，民众的感受与意见在其中必不可缺，而且要有相当大的分量。幸福的表现有很多种，本文研究的目的是希望通过建立一个综合全面的指标体系，通过对个体幸福感的调查来推断总体的幸福感，目前是否大多数人是感到幸福的？在哪些方面觉得特别满足，在哪些方面觉得不满足？
二、幸福指数指标体系的建立
关于幸福指数评价体系一直是学术界争论的话题，因为每个人的幸福的感觉不同，制定评价的指标是否能够真实反映人们对幸福感的感受，一直是研究幸福指标评定的核心内容，近年来国内外有关幸福指数的研究相继展开，但比较有代表性的体系可见表1。
表1 不同测量者关于幸福指数的测量体系
综观表1，可以看出幸福指数测算评价体系的内容与我们的生活关系密切，虽然不同的研究者对于幸福指数的评价体系有着不同的看法，但是总结起来，大体上可以归结为身心健康、物质生活条件、安全保障、社会关系、自我实现等几个方面。在每个层面可以通过不同的问题指标来体现（是文章后面设计问卷的依据）。文章提出了不同层面指标构成（见表2），表2是这几个方面的指标体系构成情况。
表2 幸福指数指标测算体系指标构成情况
三、幸福指数调查方案的设计
（一）调查研究的主要内容
随着社会的不断进步，国家和社会越来越关注人们的幸福问题。在刚刚过去的十二五会议上，“幸福指数”成为会议的热点，倍受中央和地方政府的关注。基于此，文章拟对“幸福指数”的有关方面进行研究，同时希望有关结论能给相关部门提供政策的参考和依据。
通过对相关文献的回顾和整理，文章提出了有关“幸福指数”的七维度体系，分别是身心健康、物质条件、安全保障、自我实现、家庭生活、居住环境、人际关系等。这七个维度涵盖了从衣食住行到社会交往的各个方面，充分体现了对于“幸福指数”研究体系的完整性。
（二）定义目标总体
考虑到现场发放问卷的不配合性和费时性，同时考虑到样本分布的广泛性，文章借助计算机网络，采用网上作答的方式来填写问卷，把目标总体定义为“人大经济论坛”，通过分析人大经济论坛上成员对于幸福指数的研究，来进一步折射出其他群体关于幸福指数的看法和程度。
（三）问卷设计
文章借助于结构方程模型来对“幸福指数”进行研究，而结构方程模型的应用是与调查问卷分不开的。参考了相关文献和相关理论，文章设计了关于“幸福指数”的问卷调查，具体问卷可见附录1。
对于“幸福指数”的每个测量因素在问卷中均采用5级李克特量表进行测量：分值1表示“非常不满意”，分值2表示“不太满意”，分值3表示“一般”，分
值4表示“比较满意”，分值5表示“非常满意”。即得分越高表明被调查者对该因素的满意度越高（在文章的问卷中，没有反向计分的题项，如果有反向计分的题项，还应该将反向题计分转化为正向题计分）。 （四）抽样调查的组织形式和抽样方法的选择
文章通过在人大经济论坛上隔一段时间来更新发布信息的方式来发布有关调查内容，从2011年5月10日开始调查，2011年6月10日结束调查，时间跨度是一个月，可以假定在这个时间段所有的注册会员都有同等机会看到有关信息，可以近似地将本调查近似地认为是简单随机抽样方式。 （五）样本量的确定
根据简单随机抽样公式
)
1()1(22
2
p p t N p p Nt n p -+?-=
其中n 为所求的样本量，N 为总体的数量，t 为一定置信度下所对应的临界值，p 为样本比例，
p
?
为抽样平均误差。在一般的情况下，取95%的置信区间，
即t=1.96，而p 值一般采取保守原则（当估计方差达到最大的时候），取p=0.5，
p
?
可以取5%，截止调查日期为止，人大经济论坛的注册会员为2660382人，即
N=2660382。将有关数值代入公式可得所需的样本量为：
3855.015.096.1266038205.05.015.096.12660382)
1()1(2
2
2
22
2
≈-??+?-???=
-+?-=
）
（）
（p p t N p p Nt n p
但是，为了进一步提高精度（保守原则），到调查截止时，文章共收到有效问卷473份。
（六）调查的时间和地点
本调查的开始时间是2011年5月10日，截止日期是2011年6月10日，收到文章研究的目标样本量。调查地点是在网络上的人大经济论坛，通过发帖奖励论坛币的方式来发布信息，来对被调查者进行网上调查。 四、调查问卷整体统计描述
（一）调查问卷预试的基本分析
调查问卷设计完成后，首先对福州大学管理学院150（占473份问卷的32%）名的学术性研究生进行了预调查，将所得的数据进行项目分析、因素分析和可靠性、有效性检验，以检验问卷的信度和效度。
1.问卷的项目分析
项目分析主要目的在求出问卷个别题项的临界比率值—CR值，将未达到显著水准的题项删除。
表3 问题的项目分析
由上表可以看出，问卷所涉及的问题的t值均达到显著水平，表明问卷的30多个题项均具有鉴别度，所有题项均能鉴别出不同受试者的反应程度。
2.问卷的因素分析——结构效度
问卷进行项目分析之后，接着所要进行的是问卷的因素分析，因素分析的目的在于求得问卷的“结构效度”。
表4 KMO 和Bartlett 的检验
上表中KMO的值大于0.5，表明适合进行因素分析。此外，从Bartlett 的球形度检验的卡方值为8983.742（自由度为820）达显著，代表母群体的相关矩阵间有共同因素存在，适合进行因素分析。同时将所有问题运用SPSS17.0进行分析，大致上可以根据旋转后的因子负荷矩阵定义7个因子：身心健康、物质条件、安全保障、自我实现、家庭生活、居住环境、人际关系。与文章的问卷设计相符。
3.信度检验
在因素分析完后，为进一步了解问卷的可靠性和有效性，要做信度分析。在李克特态度量表法中常用的信度检验方法为Cronbach α系数及折半信度。如果一个量表的信度越高，代表量表或问卷越稳定。
信度有“外在信度”和“内在信度”两大类。外在信度通常指不同时间测量时，量表一致性的程度。内在信度指的是每一个量表是否测算单一概念，同时，组成量表题的内在一致性程度如何。如果内在信度α在0.7以上，表示量表有高的信度，因素分析完后每个构想层面的内在信度α系数通常会较总量表之信度值低，内在信度最常使用的方法是Cronbach’s alpha系数。
由以上信度检验表，可以发现7个分量表的alpha系数分别为0.677、0.742、0.758、0.833、0.861、0.784、0.869，而总量表的alpha系数为0.919。以7个分量表来看，除身心健康的alpha系数稍微较低外，其余的alpha系数都大于0.7，
说明此量表的信度颇佳。
（二）调查数据的基本信息
1.性别与婚姻
正式调查共收回有效问卷473份，其中274份是男士作答，179份是女士作答。详见表6。此外未婚的有385份，已婚的有88份，差距存在的原因是：上论坛的，以年轻人为主，大多数是未婚的，这也是符合现实的，具体可见表7。
表6 样本性别构成比例
2.从事行业
在对于幸福指数的调查中，文章根据国家有关规定，将所从事的行业划分为(1)行政事业单位人员(2)企业人员（3）教师(4)个体(5)农林牧副渔劳动者(6)退休人员(7)全日制学生(8)其他8个分类。各个分类的样本量信息可见表8：
表8 从事行业的频率分布表
在文章的调查中，全日制学生占的比率最大，达到44%，其次是企业人员，占比达到22.6%，二者合计达到65%以上，所以对于文章后面所得的结论可能会与研究群体之外的群体有所偏差，但是，受制于时间，更重要的是受制于经费，
这是一个相对可行的解决方案，尽管有偏差。
3.文化程度
表9 文化程度信息分布表
由上面的表9可以得出，在473份调查问卷中，拥有大专/本科学历所占的比率最高，达到57.7%，其次是硕士及以上学历，达到37.4%，而高中以下总占比4.9%，这与实际是相符的，因为人大经济论坛是一个以学术性质为主的交流论坛，论坛上的会员大部分是以学术交流为目的，本身的学历相比其他性质的机构要高。上论坛的，以年轻人为主，受过相对高一点教育的为主，高校学生（研究生）为主，专业分布上经管学生的比重应该也偏大。
4.所在地区分布
20世纪50年代以来，我国政府和学术界在不断探索和提出中国区域划分的方法和方案。2003年，国务院发展研究中心李善同和侯永志研究员等完成的“中国（大陆）区域社会经济发展特征分析”报告，提出东北、北部沿海、东部沿海、南部沿海、黄河中游、长江中游、西南和西北的八大社会经济区域划分。文章依据这个分析报告，来对问卷中的样本分布进行了划分，具体可见表10：
表10 样本所在地区分布表
由上表可以发现，南部沿海地区的样本占的比率最大，达到52.4%，其次是东部沿海地区，占比为16.7%，北部沿海地区为10.4%，其他地区总占20.5%。（这可能是因为，福州大学作为南部沿海地区的高校，以及在我们调研小组的宣传之下，福建省及周边邻近省份的会员对问卷的支持度相对其它地区的会员来说要高很多。）
5.家庭收入情况
表11 家庭收入情况分布表
表11可以看出，在文章的调查中，家庭收入在5001-8000的居多，达到22%；收入在3001-5000的家庭次之，达到20.9%；收入在2000-3000的家庭达到15.2%，而高收入50000以上的家庭占比很小，仅仅为1.7%；直观上收入服从正态分布（当然，要得到可信的结果还需进一步证明）。
五、实证研究
（一）结构方程模型的初步建立
一般有关结构方程模型的应用，标准的流程可见图1。
图1 结构方程模型分析流程图
结构方程模型是一种可以将测量与分析整合为一的计量研究技术，它可以同时估计模型中的测量指标、潜在变量，不仅可以估计测量过程中指标变量的测量误差，也可以评估测量的信度与效度。
从构成上来看，SEM可以分为结构方程和测量方程两部分，结构方程是用来描述潜变量之间的关系，测量方程用来描述潜变量和显变量之间的关系。
η+
ζ
βη
ξ
=(1)
+
Γ
ε
η+
Λ
=y
y(2)
δ
ξ+
x(3)
=x
Λ
方程(1)是结构模型，它通过β和Γ系数矩阵以及误差向量ζ把潜在变量之间联系起来。方程(2)和(3)是测量模型，通过这两套线性方程连接观测变量与相应的潜在变量η和ξ。有关进一步的详细情况可以查阅文献[4]，这里不再赘言。
根据相关理论和文献，初步画出了下面的路径图2。
图2 初步构建的路径图
运行amos6软件后，可以得到相应的指标数据，由于原始的路径图的数字重叠的地方比较多，所以文章在这里没有将数字展示出来。表12是这个路径图所对应的统计量。
表12 初始模型相应的拟合指标
由上表可以看出，适配度卡方值的显著性概率值为0.000，达到0.05的显著性水平，不能接受原假设，表示观测数据的S矩阵和假设模型隐含的矩阵不相吻合，即假设模型图与观测数据无法契合，模型还得进行修正，同时，从其他几个指标也可以发现，初步建立的模型不是很理想，也要进行模型的修正。（二）结构方程模型的修正
从上面的修正指标（详细的可见附录2）可以发现，初始模型需要改进的
地方还很多，而且潜变量之间的关系也比较复杂，文章为了简化所要研究的问题，结合马斯洛的需求层次理论，将原来的七大部分合并成马斯洛所对应的层次，同时相关的外生变量也进行了调整，结合模型修正的指标，同时考虑到外生变量的重复性，最终将路径图作为图3，同时估计出了它所对应的系数值。
图3 修改后的模型路径图
设置了相关的参数和输出结果后，运行amos6，得到了标准化的路径系数，具体可见图4：
图4 标准化的理论模型
表13 最终模型拟合指数
从模型整体拟合程度来看，修正模型和初始模型的各项拟合指数值基本相当，二者均显示出较好的拟合程度，所构建模型可以接受。
六、结论与建议
（一）结论
根据上面的路径图4可以得到如下的分析结果：
1.自我实现对幸福指数有正面影响；
2.尊重需求对幸福指数有正面影响；
3.情感需求对幸福指数有负面影响；
4.安全需求对幸福指数有负面影响；
5.生理需求对幸福指数有正面影响；
具体来说：
（1）自我实现对幸福指数的路径系数C.R.值为6.225，在0.001的显著性水平下大于所对应的临界值，系数显著的不为零。而且具有正的影响，这与现实生活是相适应的。同时，自我实现和幸福指数之间的回归系数为0.05，表示自我实现每提高一个百分点，将会使得幸福指数和提高0.05个百分点。
（2）尊重需求自我实现对幸福指数的路径系数C.R.值为5.241，在0.001的显著性水平下大于所对应的临界值，系数显著的不为零。而且具有正的影响，这与现实生活是相适应的。同时，尊重需求和幸福指数之间的回归系数为0.01，表示尊重每提高一个百分点，将会使得幸福指数和提高0.01个百分点，从另一个侧面也折射出：对于人大经济论坛上的会员而言，尊重所给他们带来的幸福并不是很高。
（3）情感需求自我实现对幸福指数的路径系数C.R.值为7.572，在0.001的显著性水平下大于所对应的临界值，系数显著的不为零。同时，情感需求和幸福指数之间的回归系数为-0.05，表示情感需求每提高一个百分点，将会使得幸福指数降低0.05个百分点，文章认为得出这种结果的原因在于：现代生活中，人们对于情感的投入往往得不到应有的回报，导致了情感需求的上升，得到的却是幸福的降低。
（4）安全需求自我实现对幸福指数的路径系数C.R.值为5.191，在0.001的显著性水平下大于所对应的临界值，系数显著的不为零。同时，安全需求和幸福指数之间的回归系数为-0.11，表示情感需求每提高一个百分点，将会使得幸福指数降低0.11个百分点，这是在发生了类似三聚氰胺、醉驾飙车、地沟油、瘦肉精、牛肉膏、塑化剂等事件后，人们对于健康等的安全需求要求的越高，而结果却不尽人意，降低了人们的幸福指数。
（5）生理需求自我实现对幸福指数的路径系数C.R.值为7.017，在0.001的显著性水平下大于所对应的临界值，系数显著的不为零。而且具有正的影响，这与现实生活是相适应的。同时，生理需求和幸福指数之间的回归系数为0.26，表示尊重每提高一个百分点，将会使得幸福指数和提高0.26个百分点。说明了在我国目前阶段，人们居于马斯洛的最低层次需求还是居多的，只要生理需求得到满足，人们就会感到自己过得很幸福。
（二）建议
“十二五”期间，政府将“幸福指数”作为热点话题，幸福指数被视为中国转型时期摆脱GDP崇拜的密钥。居民的幸福指数并不能简单取决于人均GDP或人均收入。它不仅取决于经济总量和人均经济量，还取决于人们的居住条件、安全状况、人际关系、甚至是主人翁感觉等等因素。如果只是“唯GDP”，那么即使一个国家或地区GDP再高，居民的幸福指数依然不会提上去。
因此，如何来提高居民的幸福指数将是一项很有意义的工作。文章根据上面的统计分析，提出了以下几点建议：
1. 作为用人单位，应该提高员工对工作以及主要工作领域的满意感。比如建立科学的绩效考核体系和薪酬体系，建立科学合理的用人和晋升制度，建立完善企业的沟通体系等途径来实现。只有员工感觉自己在一个公平的环境下竞争，才会更好的发挥激发自己的潜力，从而获得自我实现的满足感。同时，提高自我的幸福指数，很重要的一点还是个人的奋发进取，积极面对工作和生活。幸福和快乐是坐等不来的，需要努力奋斗，为自己创造机会。
2. 每个人都希望自己可以获得稳定的社会地位，获得他人和社会的认可。尊重需要得到满足，人会对自己更加有信心，对社会更富有热情，更加地认可自我的价值。完善平等的公共服务，会使得人们在社会生活当中感到自己受到应有的尊重，感到机会平等，只有这样，人们才会感到更幸福。相反，如果居民常常遇到权力滥用、到处贿赂等情况，会因尊严、机会受损而被冲淡或抵消居民的幸福指数。
3.社会中的每一个人都需要爱，亲人间、朋友间、同事间都需要一种融洽的关系。感情上的需要比生理上的需要来的细致，每个人都希望得到他人的爱，在接受的同时，也要学习给予。全社会应该大力提倡与人交往以诚相待，在情感的问题上，每个人都应该诚心地与他人交往，这样每个人都会得到真正的情感，得到真正的幸福。因此，我们应该重视人际关系的和谐。
4.如果人民群众在社会保障、医疗、治安甚至食品这些日常生活中都遇到困难和压力的话，那么人民群众的生活满意度和幸福感也会大大降低。国家应该在这些方面加大财政投入提高各种社会保障的范围和覆盖面，出台相应的法律法规或者加大相关惩罚力度等方法来阻止不安全事件的发生。只有从人民群众最关心、最直接、最现实的问题着手，给居民的生活提供一个更加安全的环境，才能
幸福指数与测算幸福
For personal use only in study and research; not for commercial use For personal use only in study and research; not for commercial use 幸福指数与测算幸福 张自礼（内蒙古赤峰市元宝山区质量技术监督局） 社会文明不能等同个人幸福。在很文明的社会有很不幸福的人；在不文明的社会里有很幸福的人。幸福是实现欲望的感受程度，欲望逾强往往感受幸福愈低。 在同一个社会里，一个道德高尚重修养的人同一个道德低俗缺教养的人而论，他们能有同样的幸福感吗？ 世界应该制定社会文明度考察办法，以同比社会文明度才符合世界和谐的历史趋势。 * * * “幸福之家”、“幸福人生”、“我会给你幸福”、“祝你幸福”……人类多么渴望幸福。 人类诞生几百万年来，生活由原始、简单到丰富、现代。“食色人之性也。”原始初民或落后贫困的人，一靠食来维持生命；二靠性来愉悦，繁衍，只要满足了食和性的需求欲望，就会快乐幸福。 孔子曰：“富与贵，是人之所欲也。”人的一生实际上都处在不断追求中。需求欲望是社会前进的动力，追求实现欲望社会才能发展进化，个人才能实现人生价值。没有欲望，人类必然衰退消亡；个人没有欲望，必然庸庸碌碌、一事无成。随着社会发展，人类需求欲望的内容和质量不断丰富提高。但社会发展不会齐步走、一刀切而社会层次增多。加之人世间因种族、民族、国家、宗教、信仰、文化、贫富、地位等不同和时空变化，需求欲望和幸福感受就有层次高低和高尚低俗之分、程度大小之别。 古人云：“知福是福”、“祸兮福之所倚”、“福兮祸之所伏”、“利欲炽然，即是火坑，贪爱沉溺，便为苦海”“可不慎哉”！欲壑难填，欲极则否。这是中国传统思想文化的幸福观念。
结构方程模型及其应用
結 構方程程模型型及其應 新增資 應用 資料
目錄 內容 頁數 引言 2 I. 第9.1版的改動 3 - 4 II. 章節內的新增資料 第一章 5 第三章 6 – 8 第十二章 9 – 10 第十四章 11 – 17 III. 附录內的新增資料 19 1
引言 自2005，為方便普通話及廣東話的學生，修習香港中文大學我所任教的結構方程課程，我製做了一個含有2種方言的網上課程，其後我亦將整個課程放在個人網頁(https://www.wendangku.net/doc/4b16850188.html,)免費讓公眾使用。 網上課程更精簡地解釋重點，尤其是對本書最艱深的部份（第三、四章），幫助最大。學員先看綱上課程，再參考書本內容，必感事半功倍。 主要参考文獻： du Toit, S., du Toit, M., Mels, G., & Cheng, Y. (n.d.). LISREL for Windows: SIMPLIS syntax files. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc. (available https://www.wendangku.net/doc/4b16850188.html,/lisrel/techdocs/SIMPLISSyntax.pdf) J?reskog, K.G. & S?rbom, D. (1999). LISREL 8: User’s Reference Guide. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc. J?reskog, K.G. & S?rbom, D. (1999). Structural Equation Modeling with the SIMPLIS Command Language. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc. Scientific Software International (SSI) (2012). LISREL 9.1 Release Notes. Lincolnwood, IL: The Author. (available from https://www.wendangku.net/doc/4b16850188.html,/lisrel/LISREL_9.1_Release_Notes.pdf) 2
结构方程sem模型案例分析
结构方程SEM模型案例分析 什么是SEM模型? 结构方程模型（Structural equation modeling, SEM）是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。在近三十年内，SEM大量的应用于社会科学及行为科学的领域里，并在近几年开始逐渐应用于市场研究中. 顾客满意度就是顾客认为产品或服务是否达到或超过他的预期的一种感受。结构方程模型（SEM）就是对顾客满意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物间的因果关系，并将这种关系用因果模型、路径图等形式加以表述。如下图： 图: SEM模型的基本框架 在模型中包括两类变量：一类为观测变量，是可以通过访谈或其他方式调查得到的，用长方形表示；一类为结构变量，是无法直接观察的变量，又称为潜变量，用椭圆形表示。 各变量之间均存在一定的关系，这种关系是可以计算的。计算出来的值就叫参数，参数值的大小，意味着该指标对满意度的影响的大小，都是直接决定顾客购买与否的重要因素。如果能科学地测算出参数值，就可以找出影响顾客满意度的关键绩效因素，引导企业进行完善或者改进，达到快速提升顾客满意度的目的。 SEM的主要优势 第一，它可以立体、多层次的展现驱动力分析。这种多层次的因果关系更加符合真实的人类思维形式，而这是传统回归分析无法做到的。SEM根据不同属性的抽象程度将属性分成多层进行分析。 第二，SEM分析可以将无法直接测量的属性纳入分析，比方说消费者忠诚度。这样就可以将数据分析的范围加大，尤其适合一些比较抽象的归纳性的属性。 第三，SEM分析可以将各属性之间的因果关系量化，使它们能在同一个层面进行对比，同时也可以使用同一个模型对各细分市场或各竞争对手进行比较。
AMOS结构方程模型分析
A M O S结构方程模型分 析 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]
Amos模型设定操作 在使用AMOS进行模型设定之前，建议事先在纸上绘制出基本理论模型和变量影响关系路径图，并确定潜变量与可测变量的名称，以避免不必要的返工。 1.绘制潜变量 使用建模区域绘制模型中的潜变量，在潜变量上点击右键选择Object Properties，为潜变量命名。 2.为潜变量设置可测变量及相应的残差变量 使用绘制。在可测变量上点击右键选择Object Properties为可测变量命名。其中Variable Name对应的是数据的变量名，在残差变量上右键选择Object Properties为残差变量命名。 3.配置数据文件，读入数据 File——Data Files——File Name——OK。 4.模型拟合 View——Analysis Properties——Estimation——Maximum Likelihood。 5.标准化系数 Analysis Properties——Output——Standardized Estimates——因子载荷标准化系数。 6.参数估计结果 Analyze——Calculate Estimates。红色框架部分是模型运算基本结果信息，点击View the Output Path Diagram查看参数估计结果图。 7.模型评价 点击查看AMOS路径系数或载荷系数以及拟合指标评价。 路径系数/载荷系数的显着性 模型评价首先需要对路径系数或载荷系数进行统计显着性检验。 模型拟合指数 模型拟合指数是考察理论结构模型对数据拟合程度的统计指标。拟合指数的作用是考察理论模型与数据的适配程度，并不能作为判断模型是否成立的唯一依据。拟合优度高的模型只能作为参考，还需要根据所研究问题的背景知识进行模型合理性讨论。 指数名称评价标准1 绝对拟合指2 (卡方)越小越好
幸福指数
浅谈幸福指数 GDP通常被作为衡量一个地区发展水平的唯一指标，而环境人文等其它因素却被忽视，纵然经济发展是社会发展的基础但经济发展最终还是为了人的幸福，随着社会的发展以及同时出现的问题如果单纯看到经济的乐观增长，而忽视了了人民的幸福水平，就会背离经济发展的目标，最终只能适得其反，事与愿违。所以衡量国家的生活条件状况，不能单以GDP来作为衡量目标。 幸福指数是反映人们主观生活质量的核心指标。幸福感是由人们所具备的客观条件以及人们的需求价值等因素共同作用而产生的个体对自身存在与发展状况的一种积极的心理体验。从形式上讲，幸福感是一种心理体验。这种体验并不是某种转瞬即逝的情绪状态，而是基于主体自觉或不自觉地自我反省而获得的某种切实的、比较稳定的正向心理感受。从内容来讲，幸福感是人们所体验到的一种积极的存在与发展状态。幸福感是一种个体的心理体验，但幸福指数反映的则是一种社会事实，或者说社会现象，是一般人或特定的社会群体在特定时期主观生活质量的变化程度。 最早使“幸福指数”这一概念量化成为指标体系的是南亚国家—不丹,20世纪70年代，不丹国王提出并付诸实践国民幸福总值的指标。他认为政策应该关注幸福，并应以
实现幸福为目标。他提出，人生基本的问题是如何在物质生活和精神生活之间保持平衡。在这种执政理念的指导下，不丹创造性地提出了由政府善治、经济增长、文化发展和环境保护四级组成的“国民幸福总值”（GNH）指标。不丹国王提出GNN时并不引人注目然而20多年的实践已经引起全世界瞩目。在人均GDP仅为700多美元的南亚小国不丹，国民总体生活得较幸福。“不丹模式”引起了世界的关注。世界上不少著名的经济学家把目光投向这个南亚小国，开始认真研究“不丹模式”。 幸福是主观的，数字是客观的。幸福感量表就是将主客观成分进行适度的搭配。纯客观取向的幸福感测量，关注的是硬指标，包括人均GDP、失业率、恩格尔系数、基尼系数、通货膨胀率等；主客观综合的测量法，除了上述客观指标外，还加入了人们的生活满意度调查；纯主观的测量基于一个假设，所有的客观因素已经通过认知影响到人们的主观幸福感了，人们对自身的主观幸福评价已经包含了这些客观指标。 世界上最具影响的幸福指数是由美国密歇根大学罗纳德·英格哈特负责的世界价值观研究机构公布的。问题只有一个，而且非常简单，即把所有事情加在一起，你认为你是“非常幸福”、“比较幸福”、“不很幸福”还是“不幸福”。 中国与西方的社会、文化背景及其反映形式之一的社会心理都存在差异,因而对于幸福的理解也不完全相同,感受幸
AMOS结构方程模型分析
Amos 模型设定操作 在使用 AMOS 进行模型设定之前，建议事先在纸上绘制出基本理论模型和变量影响关系路径图， 并确定潜变量与可测变量的名称，以避免不必要的返工。 1.绘制潜变量 使用建模区域绘制模型中的潜变量，在潜变量上点击右键选择Object Properties，为潜变量命名。 2.为潜变量设置可测变量及相应的残差变量 使用绘制。在可测变量上点击右键选择对应的是数据的变量名，在残差变量上右键选择Object Properties为可测变量命名。其中 Object Properties为残差变量命名。 Variable Name
3.配置数据文件，读入数据 File—— Data Files—— File Name—— OK。 4.模型拟合 View—— Analysis Properties—— Estimation—— Maximum Likelihood 。 5.标准化系数 Analysis Properties—— Output—— Standardized Estimates——因子载荷标准化系数。
6.参数估计结果 Analyze—— Calculate Estimates。红色框架部分是模型运算基本结果信息，点击 View the Output Path Diagram查看参数估计结果图。 7.模型评价 点击查看 AMOS 路径系数或载荷系数以及拟合指标评价。 路径系数 /载荷系数的显著性 模型评价首先需要对路径系数或载荷系数进行统计显著性检验。 模型拟合指数 模型拟合指数是考察理论结构模型对数据拟合程度的统计指标。拟合指数的作用是考察理论模型与数据的适配程度，并不能作为判断模型是否成立的唯一依据。拟合优度高的模型只能作为参考，还需要根据所研究问题的背景知识进行模型合理性讨论。
2015全球幸福指数报告出炉 内地排第84港位列72
2015全球幸福指数报告出炉内地排第84港位列72 2015-05-19 08:17:39| 来源：大公网| 我要分享 打印 大公网5月19日讯据美国媒体报道，由“可持续发展解决方案网络”公布的《2015年全球幸福指数报告》对158个国家和地区进行排名。今年瑞士取代丹麦，摘得桂冠。美国名列第15位，日本位居第46名；香港在第72位，台湾名列38，中国大陆排名84。 报告根据包括经济与社会福利在内的一组变量，利用经济学、心理学、健康与公共政策专家来界定和衡量幸福指数。克莱尔·布杰是报告的编辑与协调员。她说，高收入是排在首位通用变量之一，但高收入并不能自动转换成幸福。
“一些基本的收入水平的确很重要。因为你必须要能够满足自己的基本需求，你必须要能养活自己；但在进入了一定的收入门槛之后，收入水平对于是否幸福来说，其实就并不重要了。” 北欧国家继续整体表现最佳，而美国则名列第15位，排在巴西之前，但位居邻国墨西哥之后。排名领先的国家通常腐败程度较低而社会支持水平强。换言之，在有需要的时候能够有可以依靠的人。布杰说，名列第二的冰岛与名列102位的希腊之间最大的区别就是社会支持度。两国都受金融危机影响，但应对却不同。 相比之下，全球排名最低的国家往往与极端贫困相关。最不幸福的20个国家多数在撒哈拉以南非洲地区，但有两个例外。布杰说：“现在我们看到叙利亚已经跌至名单的最后，中非共和国也排在最后，还有阿富汗。所以说，的确都是一些非常贫穷、以及冲突和暴力严重的国家。” 报告显示，其它确定幸福程度的关键变量包括：健康预期寿命、人生选择自由以及乐善好施的程度。 2015世界快乐报告排行榜，瑞士第一，中国... 徐州新闻2015-04-26 19:53:28阅读(12361)评论(0) 23日新公布的《2015年世界快乐报告》（统计2012－2014年数据）显示：全世界最快乐的国家是瑞士，北欧的冰岛、丹麦、挪威分居2、3、4名，加拿大第5。台湾排38名。香港排72名。中国在158个国家中名列第84。 芬兰、荷兰、瑞典、新西兰和澳大利亚今年名列6到10名。换言之，前10名国家，西欧和北欧国家占了7个。西方大国，美国排第15，英国21，德国26，法国29。
结构方程模型的应用及分析策略
结构方程模型的应用及分析策略 侯杰泰成子娟 (香港中文大学教育学院东北师范大学教育学院，130024) 摘要:差不多所有心理、教育、社会等概念，均难以直接准确测量，结构方程(SEM，Structural Equation Modelling)提供一个处理测量误差的方法，采用多个指标去反映潜在变量，也令估计整个模型因子间关系，较传统回归方法更为准确合理。本文主要用一系列有关学习动机的虚拟例子，指出每个问题的主要分析策略，以展示SEM在教育及心理学可以应用的研究范畴。文内探讨的方法包括：验证性因素、高阶因子、路径及因果分析、多时段(multiwave)设计、单形模型(Simple Model)、及多组比较等。 关键词结构方程验证性因素分析路径及因果分析高阶因子多组比较 结构方程(SEM,Structural Equation Modelling)、协方差结构模型(Covariance Structure Modelling、LISREL)等类似名词已渐流行，并成为一种十分重要的数据分析技巧；在大学高等学位研究课程，它是多变量分析(multivariate analysis)的重要课题；比较重要的社会、教育、心理期刊，也早已特开专栏介绍(如：候，1994；Connell & Tanaka,1987;Joreskog & Sorbom,1982)；可见SEM在统计学中所建立的声望及崇高地位是无容置疑的。本文主要用一系列有关学习动机的虚拟例子，来指出每个问题的主要分析策略，以展示结构方程模型在教育及心理学可以应用的研究范畴。 一、结构方程：优点及拟合概念 1.数学模式 很多社会、心理等变项，均不能准确地及直接地量度，这包括智力、社会阶层、学习动机等，我们只好退而求其次，用一些外项指标(observable indicators)，去反映这些潜伏变项。例如：我们以学生父母教育程度、父母职业及其收入(共六个变项)，作为学生家庭社经地位(潜伏变项)的指标，我们又以学生中、英、数三科成绩(外显变项)，作为学业成就(潜伏变项)的指标。 简单来说SEM可分测量(measurement)及潜伏变项(latent variable)两部分。测量部分就是求出六个社经指标与社经地位(或三科成绩与学业成就)(即外显指标与潜伏变项之间)的关系：而潜伏变项部分则指社经地位与学业成就(即潜伏变项与潜伏变项间)的关系。 指标(外显变项)含有随机(或系统)性的量度上误差，但潜伏变项则不含这些部份。SEM可用以下矩阵方程表示(Bollen,1989;Joreskog & Sorbom,1993)： η=βη+Γξ+ζ
结构方程模型案例
结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM) 20世纪——主流统计方法技术：因素分析回归分析 20世纪70年代：结构方程模型时代正式来临 结构方程模型是一门基于统计分析技术的研究方法学，它主要用于解决社会科学研究中的多变量问题，用来处理复杂的多变量研究数据的探究与分析。在社会科学及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。SEM能够对抽象的概念进行估计与检定，而且能够同时进行潜在变量的估计与复杂自变量/因变量预测模型的参数估计。 结构方程模型是一种非常通用的、主要的线形统计建模技术，广泛应用于心理学、经济学、社会学、行为科学等领域的研究。实际上，它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领域的统计分析方法的综合。多元回归、因子分析和通径分析等方法都只是结构方程模型中的一种特例。 结构方程模型是利用联立方程组求解，它没有很严格的假定限制条件，同时允许自变量和因变量存在测量误差。在许多科学领域的研究中，有些变量并不能直接测量。实际上，这些变量基本上是人们为了理解和研究某类目的而建立的假设概念，对于它们并不存在直接测量的操作方法。人们可以找到一些可观察的变量作为这些潜在变量的“标识”，然而这些潜在变量的观察标识总是包含了大量的测量误差。在统计分析中，即使是对那些可以测量的变量，也总是不断受到测量误差问题的侵扰。自变量测量误差的发生会导致常规回归模型参数估计产生偏差。虽然传统的因子分析允许对潜在变量设立多元标识，也可处理测量误差，但是，它不能分析因子之间的关系。只有结构方程模型即能够使研究人员在分析中处理测量误差，又可分析潜在变量之间的结构关系。 简单而言，与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。” 目前，已经有多种软件可以处理SEM，包括：LISREL，AMOS, EQS, Mplus. 结构方程模型包括测量方程（LV和MV之间关系的方程，外部关系）和结构方程（LV之间关系的方程，内部关系），以ACSI模型为例，具体形式如下：
当代大学生幸福指数调查报告
当代大学生幸福指数调查报告 汪汪小飞侠原创出品 事实上，国外大量统计测算表明，不同收入阶段，效用与幸福的关系不同。在解决生存需求的温饱阶段（衣食阶段）和解决发展问题的小康阶段（住行阶段），效用与幸福的正相关关系比较明显。而在解决自我实现需求的大同阶段（国外研究中，进入门槛设在3000美元——8000美元之间不等），当物质需求为主转向文化需求为主后，效用与幸福的相关性明显减弱。 "你觉得自己幸福吗？"这不是一句普通的问话，而是目前国家统计局已经推出的一个新的经济指标中的一个问题.和以往公布一些专业的经济数字不同的是，2006年统计局推出了一个关乎每个老百姓感觉的新指数——"幸福指数"，国家已经把小康社会的"幸福指数"写进"十一五".国家统计局局长邱晓华:"国民幸福指数"就是老百姓自己对自己的生活环境，包括收入，就业，保障以及自然环境的一种感受.他觉得满意，幸福指数就上升，不满意，幸福指数就下降，就往低走. 幸福感是一种心理体验，它既是对生活的客观条件和所处状态的一种事实判断，又是对于生活的主观意义和满足程度的一种价值判断，他表现为在生活满意度基础上产生的一种积极的心理体验。而幸福指数就是衡量这种感受具体程度的主观指标数值。它分为三类指标。1 认知范畴的生活满意程度。A生存状态满意度（如就业，收入，社会保障）；B生活质量满意度（居住，医疗，教育状况） 2涉及情感范畴的心态，情绪。3 指人际个体与社会的和谐度（如身份的认同，社会与城市的发展）。而当代大学作为大社会中的一个小社会，对于其成员——大学生的幸福感，理应给予关注和重视。为了解当代大学生的幸福状况，提高大学生追求幸福的品质和能力，帮助大学生实现对幸福生活的建构，为此，我做了一个关于当代大学生幸福指数的调查。调查结果如下： 参与此次调查的人数为28人，其中16为女生，12为男生，为了让调查更准确，也更有地域性的区别，显得不那么片面，他们分别来自：北京师范大学，上海理工大学，武汉理工大学，合肥工业大学，广州大学，河南大学，华北水利水电学院，大家分别从政治，经济，文化方面对自己当前的生活情况作了详尽的
结构方程模型的应用(基础篇)
本文由ｓｆｙｍｍ８８贡献 ｐｄｆ文档可能在ＷＡＰ端浏览体验不佳。建议您优先选择ＴＸＴ，或下载源文件到本机查看。 结构方程模型的应用 ——基础篇 董圣鸿 Ｅｍａｉｌ：ｓｈｄｏｎｇ＠ｓｉｎａ１００．ｃｏｍ 江西师范大学教育学院 一、结构方程模型的含义 一、结构方程模型的含义（续１） η ＝ Ｂη ＋ Γξ ＋ ζ 一、结构方程模型的含义（续２） ｘ ＝ Λ ｘξ ＋ δ 一、结构方程模型的含义（续３） ｙ ＝ Λ ｙη ＋ ε 二、结构方程模型的八个矩阵 三、结构方程模型分析的逻辑原理 三、结构方程模型分析的逻辑原理（续１） １００名学生在９个不同学科间的相关系数 三、结构方程模型分析的逻辑原理（续２） ９个不同学科间的相关系数的衍生矩阵 三、结构方程模型分析的逻辑原理（续３） 检查模型的准确性和简洁性 拟合优度指数（ｇｏｏｄｎｅｓｓ ｏｆ ｆｉｔ ｉｎｄｅｘ），简称为拟合指数、ＮＮＦＩ、 ＣＦＩ ｄｆ＝［不重复元素， ｐ（ｐ＋１）／２］ – ［估计参数］ 在前面例子 ｄｆ ＝９ ｘ １０／２ – ２１ ＝ ２４ 四、结构方程模型分析的步骤 确定理论模型 收集数据资料 获得协方差矩阵或相关矩阵 Ｌｉｓｒｅｌ分析的数据源 相关系数＝协方差／（标准差×标准差） 也可以从原始数据出发进行计算 构造路径图 将路径图的结构翻译为计算机语言，交给计算机运算 画路径图的方式 写命令程序的方式 五、绘制路径图的规则 五、绘制路径图的规则（续１） 五、绘制路径图的规则（续２） 六、绘制路径图进行分析的方法 例１： ２５．０７０４ ４ ｉｎｄｉｃｔｏｒｓ， １ Ｆａｃｔｏｒ １２．４３６３ ２８．２０２１ １１．７２５７ ９．２２８１ ２２．７３９０ ２０．７５１０ １１．９７３２ １２．０６９２ ２１．８７０７ 六、绘制路径图进行分析的方法 例２： ６ ｉｎｄｉｃｔｏｒｓ， ｕｎｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ２ Ｆａｃｔｏｒ （６Ｆ４．２） １００ ７３ １００ ７０ ６８ １００ ５８ ６１ ５７ １００ ４６ ４３ ４０ ３７ １００ ５６ ５２ ４８ ４１ ７２ １００ 七、写Ｌｉｓｒｅｌ程序进行分析的方法 Ｌｉｓｒｅｌ程序包含下面六类指令。在Ｌｉｓｒｅｌ程序 中，各类指令依下述次序编排： 标题指令句 输入格式（ＤＡｔａ） 一般分析格式 模型指令格式（Ｍｏｄｅｌ） 其他模型设定格式 输出格式 七、写Ｌｉｓｒｅｌ程序进行分析的方法（续１） 例１： Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｒｅａｄｅｒ Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ｉｎ Ｅｓｓａｙ Ｓｃｏｒｉｎｇ Ｖｏｔａｗ＇ｓ Ｄａｔａ Ｃｏｎｇｅｎｅｒｉｃ ｍｏｄｅｌ ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｂｙ ＭＬ ＤＡ ＮＩ＝４ ＮＯ＝１２６ ＭＡ＝ＣＭ ＬＡ ＯＲＩＧＰＲＴ１ ＷＲＩＴＣＯＰＹ ＣＡＲＢＣＯＰＹ ＯＲＩＧＰＲＴ２ ＣＭ ２５．０７０４ １２．４３６３ ２８．２０２１ １１．７２５７ ９．２２８１ ２２．７３９０ ２０．７５１０ １１．９７３２ １２．０６９２ ２１．８７０７ ＭＯ ＮＸ＝４ ＮＫ＝１ ＬＸ＝ＦＲ ＰＨ＝ＳＴ ＬＫ Ｅｓａｙａｂｉｌ ＰＤ ＯＵ
幸福感指数
幸福感指数 幸福感是一种心理体验，它既是对生活的客观条件和所处状态的一种事实判断，又是对于生活的主观意义和满足程度的一种价值判断。它表现为在生活满意度基础上产生的一种积极心理体验。而幸福感指数，就是衡量这种感受具体程度的主观指标数值。“幸福感指数”的概念起源于30多年前,最早是由不丹国王提出并付诸实践的。20多年来，在人均GDP仅为700多美元的南亚小国不丹，国民总体生活得较幸福。“不丹模式”引起了世界的关注。 指标分类 A类指标:涉及认知范畴的生活满意程度，包括生存状况满意度(如就业、收入、社会保障等)，生活质量满意度(如居住状况、医疗状况、教育状况等)。B类指标:涉及情感范畴的心态和情绪愉悦程度，包括精神紧张程度、心态等。C类指标:指人际以及个体与社会的和谐 解析 美国的经济学家P.萨缪尔森提出了一个幸福方程式：效用/欲望=幸福指数。 欲望是一种缺乏的感觉与求得满足的愿望，它分为五种层次，从下至上：第一个层次是人的基本生理需要，第二个层次是安全需要，第三个层次是归属和爱的需要，第四个层次是尊重的需要，第五个层次是自我实现的需要。效用是从消费物品中所得到的满足程度，是对欲望的满足。 判断一个人的幸福与否，可以从答案中得到，以得数1为分界岭。比1小就证明不幸福，等于1或者比1大就证明是幸福的。 如果我们的欲望指数高，而在目前生活方式中得到的效用低，那得出来的幸福指数就是零点几了，那就说明我们的生活状态不好，让我们感觉不幸福，而不幸福的严重程度是根据数字来衡量的，数字越小就代表越不幸福，如果效用比欲望高，得出的得数就比1大，那就证明是个幸福的人。同理，幸福的指数也是根据得数来判断，数字越大就证明越幸福。 效用也是一种感觉，它的大小与无完全是一种主观感受。因人，因时，因地而不同。欲望是求得满足的愿望，它是由一个人的观念来决定的，每个人的欲望因观念的不同所期望的层次不同，所以在同处一种环境中，幸福与不幸福就因人而异。所以，这个方程式得出来的结果也是因人而异的，也就是说，幸福是一种主观感受，不是客观的分析。 如果想评判若自己幸福不幸福，也可以用上述欲望的五个层次来划分。这五个层次，你想达到几层，而你目前又达到了几层，如果你想的却还有
《结构方程模型及其应用》
《结构方程模型及其应用》 内容简介 侯杰泰，香港中文大学教育心理系教授、系主任。主要研究方向为学习动机，应用统计和香港语文政策。曾多次在北京、上海、南京、长春、广州等地举办的地区或全国性结构方程分析研习班上讲学。 在社会、心理、教育、经济、管理、市场等研究的数据分析中，当今称得上前沿的几个统计方法中，应用最广、研究最多的恐怕非结构方程分析莫属。它包含了方差分析、回归分析、路径分析和因子分析，弥补了传统回归分析和因子分析的不足，可以分析多因多果的联系、潜变量的关系，还可以处理多水平数据和纵向数据，是非常重要的多元数据分析工具。 本书是国内第一本系统介绍结构方程模型和LISREL的著作。阐述了结构方程分析（包括验证性因子分析）的基本概念、统计原理、在社会科学研究中的应用、常用模型及其LISREL程序、输出结果的解释和模型评价。《结构方程模型及其应用》还讨论了一些与结构方程模型有关的专题，是一本由初级至中上程度的结构方程分析著作，可作为有关专业高年级本科生和研究生的教科书及应用工作者的参考书。 目录 序 第一部分结构方程模型入门 第一章引言
一、描述数据 二、具体例子展示准确与简洁的考虑 三、探索性与验证性因子分析比较 第二章结构方程模型简介 一、结构方程模型的重要性 二、结构方程模型的结构 三、结构方程模型的优点 四、结构方程模型包含的统计方法 五、路径图的图标规则 六、结构方程分析软件包 七、LISIREL操作入门 第二部分结构方程模型应用 第三章应用示范I：验证性因子分析和全模型 一、验证性因子分析 二、多质多法模型 三、全模型 四、高阶因子分析 第四章应用示范II：单纯形和多组模型 一、单纯形模型 二、多组验证性因子分析 三、多组分析：均值结构模型 四、回归模型
AMOS解释结构方程模型
AMOS输出解读 惠顿研究 惠顿数据文件在各种结构方程模型中被当作经典案例，包括AMOS 和LISREL。本文以惠顿的社会疏离感追踪研究为例详细解释AMOS的输出结果。AMOS同样能处理与时间有关的自相关回归。 惠顿研究涉及三个潜变量，每个潜变量由两个观测变量确定。67疏离感由67无力感（在1967年无力感量表上的得分）和67无价值感（在1967年无价值感量表上的得分）确定。71疏离感的处理方式相同，使用1971年对应的两个量表的得分。第三个潜变量，SES（社会经济地位）是由教育（上学年数）和SEI (邓肯的社会经济指数)确定。 解读步骤 1.导入数据。 AMOS在文件ex06-a.amw中提供惠顿数据文件。使用File/Open，选择这个文件。在图形模式中，文件显示如下。虽然这里是预定义模式，图形模式允许你给变量添加椭圆，方形，箭头等元素建立新模型
2.模型识别。 潜变量的方差和与它关联的回归系数取决于变量的测量单位，但刚开始谁知道呢。比如说要估计误差的回归系数同时也估计误差的方差，就好像说“我买了10块钱的黄瓜，然后你就推测有几根黄瓜，每根黄瓜多少钱”，这是不可能实现的，因为没有足够的信息。如何告诉你“我买了10块钱的黄瓜，有5根”，你便可以推出每根黄瓜2块钱。对潜变量，必须给它们指定一个数值，要么是与潜变量有关的回归系数，要么是它的方差。对误差项的处理也是一样。一旦做完这些处理，其它系数在模型中就可以被估计。在这里我们把与误差项关联的路径设为1，再从潜变量指向观测变量的路径中选一条把它设为1。这样就给每个潜变量设置了测量尺度，如果没有这个测量尺度，模型是不确定的。有了这些约束，模型就可以识别了。 注释：设置的数值可以是1，也可以是其它数，这些数对回归系数没有影响，但对误差有影响，在标准化的情况下，误差项的路径系数平方等于它的测量方差。 3.解释模型。 模型设置完毕后，在图形模式中点击工具栏中计算估计按钮 。输出如下。蓝色字体用于注解，不是AMOS输出的一部分。 Title Example 6, Model A: Exploratory analysis Stability of alienation, mediated by ses. Correlations, standard deviations and means from Wheaton et al. (1977). 以上是标题，全是英文，自己翻译去吧。 Notes for Group (Group number 1) The model is recursive. Sample size = 932 各组注释：它告诉你模型为递归模型，样本量为932。
生活满意度指数 测试量表
生活满意度指数 生活满意度指数 （Life Satisfaction Index A，LSIA） 下面的一些陈述涉及人们对生活的不同感受。请阅读下列陈述，如果你同意该观点，就请在“同意”之下做一记号；如果不同意该观点，请在“不同意”之下做一记号；如果无法肯定是否同意，则在“？”之下做一记号。请务必回答每一个问题。 *1.当我老了以后发现事情似乎要比原先想象得好。（A）同意不同意？ *2.与我所认识的多数人相比，我更好地把握了生活中的机遇。（A）同意不同意？ *3.现在是我一生中最沉闷的时期。（D）同意不同意？ *4.我现在和年轻时一样幸福。（A）同意不同意？ 5.我的生活原本应该是更好的时光。（D）同意不同意？ *6.现在是我一生中最美好的时光。（A）同意不同意？ *7.我所做的事多半是令人厌烦和单调乏味的。（D）同意不同意？ 8.我估计最近能遇到一些有趣的令人愉快的事。（A）同意不同意？ *9.我现在做的事和以前做的事一样有趣。（A）同意不同意？ 10.我感到老了、有些累了。（D）同意不同意？ 11.我感到自己确实上了年纪，但我并不为此而烦恼。（A）同意不同意？ *12.回首往事，我相当满足。（A）同意不同意？ 13.即使能改变自己的过去，我也不愿有所改变。（A）同意不同意？ 14.与其它同龄人相比，我曾做出过较多的愚蠢的决定。（D）同意不同意？ 15.与其它同龄人相比，我的外表年轻。（A）同意不同意？ *16.我已经为一个月甚至一年后该做的事制订了计划。（A）同意不同意？ *17.回首往事，我有许多像得到的东西均未得到。（D）同意不同意？ *18.与其它人相比，我惨遭失败的次数太多了。（D）同意不同意？
幸福指数及其评价指标体系构建_郑方辉
在2011年全国地方党、人大、政协年会上，幸福指数成为热门话题，如广东省委十届八次全会第一次全体会议提出了“加快转型升级、建设幸福广东”的核心任务，并要求制定幸福广东的指标体系。事实上，根植于古典经济学“最大化幸福”原理，国内外对幸福（指数）的研究由来已久，因为被定义为效用的幸福或快乐是人类追求的终极价值，也是政府公共政策的基本目标，但是，如何界定与测量幸福指数，并制定具有科学依据及广泛适应性的评价指标体系绝非一蹴而就。置于现实境况，幸福指数的指标体系构建具有普遍性与前瞻性，亦是政府与学界面对的崭新课题。 一、幸福指数与国民幸福总值：概念、文献与逻辑 所谓国民幸福指数，简言之，是衡量人们对自身生存和发展状况的感受和体验，即人们的幸福感的评价或测量指数。从方法论的角度，测量幸福（感），或者说构建幸福指数的评价体系首先要界定幸福的内涵。历史上，西方哲学对幸福的源头主要有两种不同的观点：一是阿里斯底波的“快乐主义幸福观”，视满足欲望为幸福；二是亚里士多德推崇的“完善论幸福观”，将幸福作为人的潜能的充分发挥和自身价值的最大实现。在此基础上，学术界先后形成了心理健康、心理发展和生活质量三种幸福观。前者基于“个人的幸福在于拥有健康的心理”的假设，中者强调在获得快乐的同时，通过发挥自身潜能而达到完美的体验，后者则倾向于对个人需求的满足程度的认知和评价。 对幸福的测量，即评价幸福指数涉及不同学科。经济学以“理性经济人”为前提，认为幸福等同于最大效用。大卫·布兰奇劳尔和安德鲁·奥斯瓦尔德建立的幸福模型（2004年）设定了幸福指数（主观满意度水平）是个人实际的效用或福利、实际收入、亲情及与个人相关的特性的函数。从心理学出发 ， 2011年第6期 幸福指数及其评价指标体系构建＊ 郑方辉 *本文系2009年度教育部新世纪优秀人才支持计划（NCET-10-0374）、2009年度广东省文科重点研究基地重大项目（09007）及2009年度国家社会科学规划基金项目（09BZZ027）的阶段性成果。 作者简介郑方辉，华南理工大学公共管理学院教授（广东广州，510640）。 [摘要]界定幸福指数的内涵是构建幸福指数评价指标体系的基础。对个人主观体验的幸福感测量得到 狭义幸福指数，利用相关性分析和模糊层次分析方法，狭义幸福指数指标体系可由幸福感和满意度两维度所组成。作为发展目标或考评标准的广义幸福指数评价的指标体系构建，可在各地落实科学发展观考评的指标结构中导入狭义幸福指数，这样做不仅体现概念内涵，满足预设的各项要求，而且技术流程规范，操作方便，并且具有广泛的适应性。 [关键词]狭义幸福指数广义幸福指数评价指标体系模糊层次分析法 〔中图分类号〕C913；F126〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1000-7326（2011）06-0051-07
幸福计算公式
幸福计算公式：三大因素决定你的幸福感！ 美国著名心理学家赛利格曼提出了一个幸福的公式： 总幸福指数＝先天的遗传素质+后天的环境+你能主动控制的心理力量(H＝S+C+V)。 当代的人们更加开放地生活，我们坦言幸福，我们追求幸福。幸福在哪里？当代心理学告诉我们，幸福也是有指数的，总幸福指数是指你的较为稳定的幸福感，而不是暂时的快乐和幸福。看了一个喜剧电影，或者吃了一顿美食，这是暂时的快感；而幸福感是令你感到持续幸福的、稳定的幸福感觉，包括对现实生活的总体满意度和对自己的生命的质量的评价，是对自己生存状态的全面肯定。这个总体幸福取决于三个因素：一是一个人先天的遗传素质，二是环境事件，三是你能控制的心理力量。 对双胞胎的研究证明，一个人的心情可能受到父母的遗传影响，如天生具有抑郁倾向，整日闷闷不乐，其实没有什么坏事情来烦他们，可他们就是不快乐，对生活中消极性和阴暗面却十分敏感，易被不好的事情所感染，甚至遇到好事也不能使他们快乐。 根据美国对于3.5万人的调查，结婚的人中有42%的人认为生活非常幸福，而没结婚的、离异的和配偶去世的人中，认为生活非常幸福的比率只有24%。但是要注意的是，如果你的婚姻并不幸福，那么你的幸福感就会低于没有结婚的人或者已经离婚的人。总体上可以说，
在婚的人比非在婚的人更加幸福。 社交生活方面，赛利格曼的研究表明，10%最幸福的人的一个共同特点是具有丰富的社交生活，他们区别于一般人和不幸福的人的一个标志是愿意与他人分享生活，而不是一个人独处。这一点与婚姻有点关联。 威尔逊30多年前研究发现，年龄是影响幸福的重要因素，如今可能有所变化。年轻不像过去那样重要了，一项权威的研究考查了不同国家的6万多人，将满意分为生活满意、愉快心情和消极心情三个方面，研究发现，生活满意度随着年龄的增加而增加，但愉快的心情随着年龄的增长而稍微有点下降，消极的心情不随着年龄的变化而变化。 没有证据发现受教育程度、气候、种族和性别对幸福有任何影响。学历高的受教育者并不比没有受教育的人更加幸福，智力水平也是如此。无论是阳光还是阴天潮湿的气候，对于人的幸福感都没有什么影响。种族也不影响幸福，各种族的人都有幸福和不幸福的人，而性别也对于幸福没有影响，女性快乐和悲伤的程度方面都超过男性，所以总体水平上他们与男性的幸福是一样的。 财富，尤其是财富的增加，与幸福只有低相关。富有的人报告说只比普通人感觉更幸福一点。最近的半个世纪，发达国家的人均收入增加很多，但幸福感只增加了一点。最近的一次收入增加可以增加幸福感，一般意义上的收入增加，不会增加人的幸福。 外表的吸引力也不会影响人的幸福感。 如果你希望自己更加幸福，你不妨选择如下环境：生活富有一些；拥有美满婚姻；丰富你的社交生活，多与朋友在一起；具有信仰。 关于幸福公式中最后一个部分，也是最为重要的是你能掌握的力量，即如何控制自己的心理力量。
结构方程模型的研究进展与应用
结构方程模型的研究进展与应用 结构方程模型是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术，是社会科学研究中的一个非常好的方法，下面是搜集的一篇研究结构方程模型应用的，供大家阅读参考。 引言 从大量事件样本进行统计分析，由事件的表象获得本质性的事件规律，是科研人员特别是管理工作者常见的研究工作方法，也是很有效的科学研究方法。 统计分析方法众多，深浅不一，效果各异。对于复杂事件而言，其牵涉的层面复杂，影响和制约因子众多，这些影响或制约因子往往又非孤立，而是相互牵涉、相互影响。故需要剖析事件的内在层面结构关系，分析事件的影响显在因子，并构建一定的结构方程模型，进而挖掘出事件的影响潜在因子，综合分析并构建一个或若干个事件发展的判断指标，且设定某一程度的判断标准，判断事件的发展动态。这样的统计分析方法就是结构方程模型。结构方程模型因其优越性得到飞快的发展和广泛的应用。 1 结构方程模型的研究 1.1 基本概念、思想及本质阐述 人们对于结构方程模型(StructuralEquationModeling简称为 SEM)的概念的阐述也是 变化的，有从含糊到明确、由片面到全面、由肤浅到不断深入、由定格到扩充和发展的过程。 20 世纪二三十年代，结构方程模型思想刚刚起源、萌芽时，起初确定为由 Sewll Wright[1]最初提出了路径分析的概念，这种路径分析当时还没有定义为结构方程模型。 之后的数十年中，对于路径分析的方法和内涵不断扩充与展开。直到 20 世纪 70 年代， 一些学者以 Joreskog 和 Wiley 为代表，将因子分析和路径分析等统计方法加以整合，明 确提出结构方程模型的概念[2],结构方程模型的概念明确提出后，立即得到迅猛发展，内 容进一步充实，方法扩充，针对实际研究对象的具体模式不断涌现，应用的范围迅速扩展。早期的结构方程模型跟数学中的数理统计方法不是很融合，结合不大，也没有注重数理统计方法的重要性和运用的实效性。结构方程模型所包含的内容也很少，结构较为简单，方法较为单一，所列出的影响因子较少，全为显性因子，对于潜在因子的重视和提出要求是在 21 世纪初的事情了。 进入 21 世纪后，人们对于结构方程模型的内在本质进一步明确，对其内涵进一步加 以扩充，其模型结构图的构建越来越复杂，因子越列越多，潜在因子被明确提出并作为结构方程模型必须要求的内容。如今明确阐述结构方程模型为当代行为和社会领域量化研究
幸福指数与经济指数的关系
幸福指数与经济指数的关系 幸福感是一种心理体验，它既是对生活的客观条件和所处状态的一种事实判断，又是对于生活的主观意义和满足程度的一种价值判断。它表现为在生活满意度基础上产生的一种积极心理体验。而幸福感指数，就是衡量这种感受具体程度的主观指标数值。“幸福感指数”的概念起源于30多年前,最早是由不丹国王提出并付诸实践的。20多年来，在人均GDP仅为700多美元的南亚小国不丹，国民总体生活得较幸福。“不丹模式”引起了世界的关注。 如果说GDP、GNP是衡量国富、民富的标准，那么，百姓幸福指数就可以成为一个衡量百姓幸福感的标准。百姓幸福指数与GDP一样重要，一方面，它可以监控经济社会运行态势；另一方面，它可以了解民众的生活满意度。可以说，作为最重要的非经济因素，它是社会运行状况和民众生活状态的“晴雨表”，也是社会发展和民心向背的“风向标”。 人们也普遍认为：幸福指数，是体现老百姓幸福感的“无须调查统计的”反应：是挂在人民群众脸上“指数”。 A类指标：涉及认知范畴的生活满意程度，包括生存状况满意度（如就业、收入、社会保障等），生活质量满意度（如居住状况、医疗状况、教育状况等）。B类指标：涉及情感范畴的心态和情绪愉悦程度，包括精神紧张程度、心态等。C类指标：指人际以及个体与社会的和谐。 美国的经济学家P.萨缪尔森提出了一个幸福方程式：效用/欲望=幸福指数。 欲望是一种缺乏的感觉与求得满足的愿望，它分为五种层次，从下至上：第一个层次是人的基本生理需要，第二个层次是安全需要，第三个层次是归属和爱的需要，第四个层次是尊重的需要，第五个层次是自我实现的需要。效用是从消费物品中所得到的满足程度，是对欲望的满足。 判断一个人的幸福与否，可以从答案中得到，以得数1为分界岭。比1小就证明不幸福，等于1或者比1大就证明是幸福的。 如果我们的欲望指数高，而在目前生活方式中得到的效用低，那得出来的幸福指数就是零点几了，那就说明我们的生活状态不好，让我们感觉不幸福，而不幸福的严重程度是根据数字来衡量的，数字越小就代表越不幸福，如果效用比欲望高，得出的得数就比1大，那就证明是个幸福的人。同理，幸福的指数也是根据得数来判断，数字越大就证明越幸福。 效用也是一种感觉，它的大小与有无完全是一种主观感受。因人，因时，因地而不同。欲望是求得满足的愿望，它是由一个人的观念来决定的，每个人的欲望因观念的不同所期望的层次不同，所以在同处一种环境中，幸福与不幸福就因人而异。所以，这个方程式得出来的结果也是因人而异的，也就是说，幸福是一种主观感受，不是客观的分析。 如果想评判若自己幸福不幸福，也可以用上述欲望的五个层次来划分。这五个层次，你想达到几层，而你目前又达到了几层，如果你想的