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综合素质层次结构模型

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。

层次分析法案例

层次分析法的应用层次分析法由美国著名运筹学家萨蒂于1982年提出，它综合了人们主观判断，是一种简明、实用的定性分析与定量分析相结合的系统分析与评价的方法。目前，该方法在国内已得到广泛的推广应用，广泛应用于能源问题分析、科技成果评比、地区经济发展方案比较，尤其是投入产出分析、资源分配、方案选择及评比等方面。它既是一种系统分析的好方法，也是一种新的、简洁的、实用的决策方法。层次分析法的基本原理人们在日常生活中经常要从一堆同样大小的物品中挑选出最重的物品。这时，一般是利用两两比较的方法来达到目的。假设有n 个物品，其真实重量用w 1，w 2 ，…表示。要想知道w 1 ，w 2 ，…的值，最简单的就是用秤称出它们的重量，但如果没有秤，可以将几个物品两两比较，得到它们的重量比矩阵A。如果用物品重量向量[w 1，w 2 ，…]T右乘矩阵A，则有：

由上式可知，n是A的特征值，W是A的特征向量。根据矩阵理论，n是矩阵A的唯一非零解，也是最大的特征值。这就提示我们，可以利用求物品重量比判断矩阵的特征向量的方法来求得物品真实的重量向量W。从而确定最重的物品。将上述n个物品代表n个指标（要素），物品的重量向量就表示各指标（要素）的相对重要性向量，即权重向量；可以通过两两因素的比较，建立判断矩阵，再求出其特征向量就可确定哪个因素最重要。依此类推，如果n个物品代表n个方案，按照这种方法，就可以确定哪个方案最有价值。应用层次分析法进行系统评价的主要步骤如下：（1）将复杂问题所涉及的因素分成若干层次，建立多级递阶的层次结构模型（目标层、判断层、方案层）。（2）标度及描述。同一层次任意两因素进行重要性比较时，对它们的重要性之比做出判断，给予量化。（3）对同属一层次的各要素以上一级的要素为准则进行两两比较，根据评价尺度确定其相对重要度，据此构建判断矩阵A。（4）计算判断矩阵的特征向量，以此确定各层要素的相对重要度（权重）。（5）最后通过综合重要度（权重）的计算，按照最大权重原则，确定最优方案。具体案例：市政部门管理人员需要对修建一项市政工程项目进行决策，可选择的方案是修建通往旅游区的高速路（简称建高速路）或修建城区

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：

基于GreenLab理论的水杉结构_功能模型_李德民

总第259期2011年第5期计算机与数字工程 Computer&Digital Enginee ring V o l.39No.5 27 　基于GreenLab理论的水杉结构-功能模型＊李德民 (华中科技大学　武汉　430074) 摘　要　Gr eenL ab模型作为一个通用的植物生长模型,将植物的生理生态过程和形态结构的建模有机的结合到一起。文章以幼龄水杉为研究对象,基于G reenL ab模型的源-汇机制构造了水杉的功能模型,基于双尺度自动机原理构造了水杉的结构模型,并实现了水杉生长的可视化模拟。关键词　结构功能模型;G reenLab;虚拟;水杉中图分类号　T P391 A Fu nction al-str uctural M o del B ase d on Gre enLab fo r Water Chine se Fir Li Demin (Huazhong U niversity of Science and T echno log y,Wuhan　430074) A bstract　G reenLab is a Functional Structural P lant M o del(FSP M),w hich builds the plant mo rpho genesis using alg o-rithms that simulate bo th the o rg ans produc tion(plant develo pment)and the biomass pr oductio n(plant g row th).W ater Chi-nese fir is the study object in this paper.W e have constructed the functional mo del o f W ater Chinese fir based on the source-sink mechanism o f G reenL ab mo del.We have co nstr ucted the st ruc tura l mo del of W ater Chinese fir ba sed on the dua l-scale auto maton.I t can simulate the g row th of W ater Chine se fir and o utput its three-dimensional view. Key Words　func tional-str uctural model,G reenL ab,virtual,wa ter chinese fir Class Nu mber　T P391 1　引言植物的生长发育是一个十分复杂的过程,它不仅受遗传因子的控制,在各种环境条件和随机因素的影响下,其生长随时间和空间呈现出随机性、非线性和突变性[1]。植物生长模拟模型是研究植物生长发育现象的一个很重要的方法和手段[2]。植物学家在计算机刚出现的时候就开始研究植物生长模型,如L-系统、分形方法、参考轴技术等方法都可以用来模拟植物的生长过程。到20世纪90年代中期,研究人员开始对植物的结构-功能模型进行研究,这类模型将植物的形态结构和生理生长有机结合起来,不仅能定量的模拟植物的生长,还能较直观地模拟植物生长过程的变化,较快捷地探索发现植物生长过程中的一些内在规律。如LIG-N UM模型、ECOPH YS模型和SIMWA L模型。目前最典型的应用最广泛的结构-功能模型是中法联合开发的GreenLab模型。 2　G reenLab模型基本原理 GreenLab模型以高等种子植物为对象,在植物个体和器官的水平上研究植物结构与环境的关系,是一个具有一定普适性的模拟植物生长与结构变化的数学模型。模型的主要生长机理是植物个体生长过程中的库-源关系,通过该机理模拟植株生产的生物量在不同器官间的分配。该模型采用双尺度自动机模拟植物结构的形成,通过模拟植株的生物量生产与基于植株拓扑结构的生物量分配,以及器官生物量积累与器官形态的关系,并行模拟植物结构-功能过程,从而可较精确地模拟植物的＊收稿日期:2010年11月17日,修回日期:2010年12月13日作者简介:李德民,硕士研究生,工程师,研究方向:系统分析与集成。

数据模型所描述的内容包括三个部分

数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。 1）数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。 2）数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。 3）数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。 1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：简称概念模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的数据管理系统（Database Management System，简称DBMS）无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，它以数据类的方式描述企业级的数据需求，数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。在概念数据模型中不包括实体的属性，也不用定义实体的主键。这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。概念数据模型的目标是统一业务概念，作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁，确定不同实体之间的最高层次的关系。在有些数据模型的设计过程中，概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。 2、逻辑数据模型（Logical Data Model）:简称数据模型，这是用户从数据库所看到的模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型(Network Data Model)、层次

建立层次结构模型

建立层次结构模型在深入分析实际问题的基础上，将有关的各个因素按照不同属性自上而下地分解成若干层次，同一层的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响，同时又支配下一层的因素或受到下层因素的作用。最上层为目标层，通常只有1个因素，最下层通常为方案或对象层，中间可以有一个或几个层次，通常为准则或指标层。当准则过多时(譬如多于9个)应进一步分解出子准则层。构造成对比较阵从层次结构模型的第2层开始，对于从属于(或影响)上一层每个因素的同一层诸因素，用成对比较法和1—9比较尺度构造成对比较阵，直到最下层。计算权向量并做一致性检验对于每一个成对比较阵计算最大特征根及对应特征向量，利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。若检验通过，特征向量(归一化后)即为权向量：若不通过，需重新构追成对比较阵。计算组合权向量并做组合一致性检验计算最下层对目标的组合权向量，并根据公式做组合一致性检验，若检验通过，则可按照组合权向量表示的结果进行决策，否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比率较大的成对比较阵。美国运筹学家 A.L.saaty于20世纪70年代提出的层次分析法(AnalyticHi~hyProcess，简称AHP方法)，是对方案的多指标系统进行分析的一种层次化、结构化决策方法，它将决策者对复杂系统的决策思维过程模型化、数量化。应用这种方法，决策者通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素，在各因素之间进行简单的比较和计算，就可以得出不同方案的权重，为最佳方案的选择提供依据。运用AHP方法，大体可分为以下三个步骤: 步骤1:分析系统中各因素间的关系，对同一层次各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较的判断矩阵; 步骤2:由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重，并进行判断矩阵的一致性检验; 步骤3:计算各层次对于系统的总排序权重，并进行排序。最后，得到各方案对于总目标的总排序。构造判断矩阵层次分析法的一个重要特点就是用两两重要性程度之比的形式表示出两个方案的相应重要性程度等级。如对某一准则，对其下的个方案进行两两对比，并按其重要性程度评定等级。记为第和第因素的重要性之比，表3列出Saaty给出的9个重要性等级及其赋值。按两两比较结果构成的矩阵称作判断矩阵。判断矩阵具有如下性质：, 且/ ( =1,2,… ) 即为正互反矩阵表3比例标度表因素比因素量化值同等重要 1 稍微重要 3 较强重要 5 强烈重要7 极端重要9 两相邻判断的中间值2，4，6，8

完全层次结构模型

层次分析模型一、层次分析法讲解在现实世界中，往往会遇到决策的问题，比如如何选择旅游景点的问题，选择升学志愿的问题等等。在决策者作出最后的决定以前，他必须考虑很多方面的因素或者判断准则，最终通过这些准则作出选择。比如下面的问题：例1 选择旅游地国庆节即将来临，张鶇一家准备去旅游，他们想从黄山、桂林、北戴河三个旅游景点选出一个，请帮助他们作出最佳选择。根据什么作出选择呢？为解决这个问题，我们需要作问题的分析，以便得到选择景点要考虑的因素. 问题的分析：景点的选择大体上有两方面要考虑： 1、是旅游者自身的情况； 2、是对景点的评价。首先分析旅游者的情况：如果经济条件宽绰、醉心旅游，自然特别看重景色条件，那么景色在他的心目中的比重就大。如果平素俭朴，则会优先考虑费用，即费用的比重就大. 中老年旅游者还会对居住条件，旅游条件，饮食比较关注。因此，应该考虑景色、费用、居住、饮食、旅途条件等因素在张鶇一家心目中的重要程度. 如何衡量这五个因素的重要程度呢？其次，如何评价景点呢？自然应该就上面的五个因素景色、费用、居住、饮食、旅途条件对景点进行评价。最后，还要把旅游者的情况和对景点的评价进行综合，以便选定最佳的旅游景点. 可是如何综合呢？下面我们用层次分析法解决上面提出的问题。层次分析法的第一步：建立层次分析结构模型深入分析实际问题，将有关因素自上而下分层，上层受下层影响，而层内各因素基本上相对独立，把问题条理化、层次化，构造出一个有层次的结构模型。大体可以分成三个层次：（1）最高层（目标层）：这一层次中只有一个元素，一般它是分析问题的预定目标或理想结果；（2）中间层（准则层）：这一层次中包含了为实现目标所涉及的中间环节，它还可以由若干个层次组成，包括所需考虑的准则、子准则；（3）最低层（方案层）：这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等。就本例题而言，通过上面的分析，我们可以建立如下层次模型：

结构方程模型案例汇总-共18页

结构方程模型( Structural Equation ，SEM) Modeling 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

简述决策支持系统的功能和结构

简述决策支持系统的功能和结构 1、模型库 “模型”的概念，最初被用于自然科学的研究和工程设计，如分子模型、天体运动模型、建筑模型等。这些被称为模拟模型，在应用中发现这些模型有一定的局限性，构造一个模型往往要花费大量的人力物力，而且对于一些问题的研究不能借助于这种模拟模型，比如要研究事物随时间或外界条件的变化而变化的规律，静态的模拟模型就不能适用，这时，找到了另一种模拟方法，即数学模拟方法。这种方法将客观事物的变化用数学方法表现出来，将事物外界或内部条件的变化用自变量表示，将要反映的事物变化用应变量表示。计算机技术的形成和发展，使人们能够依赖计算机求解一些较为庞大、复杂的数学模型。如对于国民经济的计划模型、宏观预测模型等，必须借助于较大规模的计算机系统才能容纳其巨大的数据量，完成亿万次的工作量。在管理领域常见的是信息处理模型，它的表达式为数学表达式、计算机程序等，通过对模型的建立和使用，决策者可以获得有用的辅助决策信息。建立模型是有关决策领域的专家学者在探索事物的变化规律中抽象出它们的数学模型，这项工作是创造性的劳动，需要花费大量的精力来得到规律性或相近的数学模型。数学模型建立之后的一具重要问题就是该模型的求解算法，它可以是精确求解，也可以是近似求解，这种算法的提出由计算机数值计算学者来完成。有了模型算法，就可以用计算机语言来编制成程序。实际的决策者就可以利用模型程序在计算机上执行，计算出结果，得到辅助决策信息。模型是辅助决策的重要手段，模型库是模型的集合，它按照一定的组织方法，将模型有机地汇集起来，由模型库管理系统统一管理。模型库以及模型库管理系统构成模型库系统。 2、方法库方法库系统由方法库和方法库管理系统组成。它的基本功能是为各种模型的求解分析提供必要的算法以及为用户的决策活动提供所需的方法。方法库中的方法通常可以包括各种优化方法、预测方法、统计方法、对策方法、风险方法、矩阵方程求解等。方法库管理系统负责对方法的描述、录入、存储、增加、修改、删除等处理。通常采用的方法是选择适当的计算机程序设计语言，将有关算法变成一组可执行的程序存入计算机内。这些程序可以表示为附有描述说明的函数或过程，而后按照求解问题的需要调用对应程序模型，从而达到求解问题的目的。另外，方法库管理系统还应具有与数据库、模型库进行交互的能力以及为用户选择算法提供灵活方便的交互揭示功能。 3、“三库”的联系从支持决策过程来看，数据库、方法库和模型库，即“三库”是DSS?的三大组成部分，

软件构成的层次结构模型以及各个层面所使用的结构。

软件构成的层次结构模型以及各个层面所使用的结构。研究软件的结构后会发现，任何软件的完整结构都具有以上层次关系，如图所示。首先，特定的软件需要特定的硬件环境运行，这体现了软件的硬件层支持的作用；其次，在任何层面上描述建立的软件，是建立在其下层所提供的支持上的。因此，不可能存在不需要下层支持的抽象的上层结构或框架。因此可以说，尽管软件的体系结构表现千差万别，但都是建立在特定描述层次上的。层次性是软件体系结构的不变性，是软件构成的共同规律。软件体系结构的层次模型 01.硬件基础层这是软件得以运行的物质基础，它包括：处理器、存储器、时钟、中断及其控制、I/O端口、I/O通道、快速缓存、DMA等。 02.软化的硬件层各硬部件在计算机系统中是固定的，但其在软件描述中的出现次数是不受限制且每次出现受到关注的多是某个侧面，加之需要处理逻辑类似但构成有别的部件，所以命名代理的形式对硬件的操作加以描述。也就是要在对硬件结构和性能进行抽象的基础上，实现硬件的操作和控制描述。这就形成了软件的硬件层。与硬件的分离导致了软件向不同结构但逻辑相似硬件上的可移植性。“材料”的获得，使得从更抽象的层面对软件进行描述创造了条件。该层面程序设计的主要工具是汇编语言和描述能力更强大的宏汇编语言。 03.基础控制描述层这是建立在高级程序语言描述上的纯粹软件描述层。它包括了高级语言所支持的所有程序控制和数据描述概念。程序控制的概念有：顺序、条件、循环、变量、参数、生存期、程序、过程/函数库/包、模块、模块覆盖等。数据描述的概念有：数组、散列表、结构、队列、链表、堆栈、树、图、指针/参照、表、记录等。还包括从抽象数据类型出发的面向对象概念：类、对象、封装、继承等，以及各类设备的输入/输出、通信协议等。支持该层面的软件系统模型有：主程序/子程序、结构化程序、模块化程序、面向对象程序、状态转换等。支持该层面的设计工具有：程序设计语言、结构化分析设计、面向对象分析设计。事实上，在该层对软件结构的描述又可以分为两个层面，一个以数据对象和操作算法为代表的高级层面，另一个实现代码结构的低级层面。

组织结构模型

组织结构图组织结构图(Organization Chart，Organizational Chart、Organigram、Organogram、Org Chart) [编辑] 什么是组织结构图(释义) 组织结构图是指通过规范化结构图展示公司的内部组成及职权、功能关系。每个公司都同时具有正式的和非正式的组织结构。一些常见的正式组织结构如： ?等级式结构（多为规模较小的、创业型企业所采用） ?直线职能式结构

?功能式结构或部门式结构（基于功能、产品/服务、顾客类型、地理区位） ?矩阵式结构（双重汇报体系）以上这些正式的组织结构关系都可以通过组织结构图来展示，英语称之为Organization Chart，或Organizational Chart、Organigram、Organogram、Org Chart，均表示同样的意思。它能够简洁明了地展示组织内的等级与权力、角色与职责、功能与关系。组织结构图还有助于帮助新员工了解和认识公司。（所谓非正式的组织结构是指存在于日常工作中的组织层级之间的真实关系。）直线职能式组织结构当下，不断有人指责现有组织结构设计存在很多局限和不足。与此同时，组织构型被披上了不少时髦的外衣，诸如：网络型组织（Networked Organizations），跨国型组织（Transnational Organizations），前后端组织（Front-Back Organizations），无边界组织（Boundaryless Organizations），学习型组织（Learning Organizations）、虚拟型组织（Virtual Organizations）和社会化网络（Social Networks），等等。然而，对于公司高管来说，组织结构设计仍将是一项极为重要且具有挑战性的工作，因为它对公司的战略、营销、决策、沟通、金融投资及领导力等各个方面都有着重要影响。所以，不管组织构型如何发展变化，组织结构图的重要地位是不会改变的，一张简明的图表能够帮助人们快速、准确把握有用信息。组织结构图或许会在外形上发生些变化，与传统的树型图有所区别。

建立层次结构模型案例

建立层次结构模型将问题包含的因素分层：最高层（解决问题的目的）；中间层（实现总目标而采取的各种措施、必须考虑的准则等。也可称策略层、约束层、准则层等）；最低层（用于解决问题的各种措施、方案等）。把各种所要考虑的因素放在适当的层次内。用层次结构图清晰地表达这些因素的关系。〔例1〕购物模型某一个顾客选购电视机时，对市场正在出售的四种电视机考虑了八项准则作为评估依据，建立层次分析模型如下：〔例2〕选拔干部模型对三个干部候选人y 1、y 2、y3，按选拔干部的五个标准：品德、才能、资历、年龄和群众关系，构成如下层次分析模型：假设有三个干部候选人y 1、y 2、y3，按选拔干部的五个标准：品德，才能，资历，年龄和群众关系，构成如下层次分析模型

[编辑] 构造成对比较矩阵比较第i 个元素与第j 个元素相对上一层某个因素的重要性时，使用数量化的相对权重a ij 来描述。设共有n 个元素参与比较，则称为成对比较矩阵。成对比较矩阵中a ij的取值可参考Satty 的提议，按下述标度进行赋值。a ij在1-9 及其倒数中间取值。 ?a ij = 1，元素i 与元素j 对上一层次因素的重要性相同； ?a ij = 3，元素i 比元素j 略重要； ?a ij = 5，元素i 比元素j 重要； ?a ij = 7，元素i 比元素j 重要得多； ?a ij = 9，元素i 比元素j 的极其重要； ?a ij = 2n，n=1,2,3,4，元素i 与j 的重要性介于a ij = 2n ? 1与a ij = 2n + 1之间； ?，n=1,2,...,9，当且仅当a ji = n。

使用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运行分析。点击浏览文本按钮。输出如下。蓝色字体用于注解，不是AMOS输出的一部分。 Title Example6,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，没有什么价值，一堆垃圾。 Notes for Group(Group number1) The model is recursive. Sample size=932

AMOS结构方程模型修正经典案例

AMOS结构方程模型修正经典案例第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。下面以一个研究实例作为说明，使用 Amos7 软件1进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据2进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。二、潜变量和可测变量的设定本文在继承 ASCI 模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表7-1。模型中共包含七个因素 (潜变量 )：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell，2000;殷荣伍， 2000)。表 7-1设计的结构路径图和基本路径假设设计的结构路径图基本路径假设超市形象顾客抱怨质量期望感知价值顾客满意质量感知顾客忠诚超市形象对质量期望有路径影响质量期望对质量感知有路径影响质量感知对感知价格有路径影响质量期望对感知价格有路径影响感知价格对顾客满意有路径影响顾客满意对顾客忠诚有路径影响超市形象对顾客满意有路径影响超市形象对顾客忠诚有路径影响 2.1 、顾客满意模型中各因素的具体范畴 1本案例是在Amos7 中完成的。 2见 spss数据文件“处理后的数据 .sav”。

结构方程模型估计案例

结构方程模型估计案例 Prepared on 22 November 2020

应用案例1 第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。下面以一个研究实例作为说明，使用Amos7软件2进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。一、模型构建的思路本案例在着名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据3进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表7-1。模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell，2000;殷荣伍，2000)。表7-1 设计的结构路径图和基本路径假设、顾客满意模型中各因素的具体范畴参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表7-2。表7-2 模型变量对应表 1关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。 2本案例是在Amos7中完成的。 3见spss数据文件“处理后的数据.sav”。

地下结构设计的荷载、模型、方法的确定

地下结构设计的荷载、模型、方法的确定近年来，地下结构设计的荷载、模型、方法等问题得到了业内的广泛关注，研究其相关课题有着重要意义。本文首先对相关内容做了概述，分析了建筑工程地下结构中的设计要点，并结合相关实践经验，分别从多个角度与方面就建筑工程地下结构优化设计问题展开了研究，阐述了个人对此的几点看法与认识，望有助于相关工作的实践。标签：地下结构设计；荷载；模型；方法 1、前言随着建筑工程可靠性条件的不断变化，对地下结构设计提出了新的要求，因此有必要对其荷载、模型、方法的确定展开研究，以期用以指导相关工作的开展与实践，并取得理想的设计效果。基于此，本文从概述相关内容着手本课题的研究。 2、概述地下室工程涉及的专业极为复杂，在建筑的地下结构设计时，需综合考虑防火、使用功能、人防要求、设备用房及管道、坑道、排水、通风、采光等各专业的配合。对于具有大底盘地下室的高层建筑群体而言，塔楼部分一般在使用阶段不会存在抗浮问题，但裙房及纯地下室部分经常会有抗浮不满足要求的问题。而且由于实际地下室抗浮设计中往往只考虑正常使用极限状态，对施工过程和洪水期重视不足，因而也会造成施工过程中由于抗浮不够而出现局部破坏，加上地下室防水工程是一项系统性工程，涉及设计、施工、材料选择等诸多方面因素，因此造成了地下结构设计难点繁多，一般来讲概括起来为结构平面设计、抗震设计、地下室抗浮、抗渗设计、外墻结构设计。 3、建筑工程地下结构中的设计要点 3.1地下结构平面设计在地下室的设计中通常会设计采光通风井，还要注意采光通风井的外壁要与顶板整体保证足够的距离，以免破坏地下室的稳定性。因整体建筑的建造需求，在地下室的施工建造过程中非常普遍的会出现超长现象，有时都会超过40米到60米，这样的加长的结构尺寸，当受到外界环境影响时易出现裂缝等影响强度的问题，因此在设计时要采取高效的防裂缝设计。可通过以下方法开展设计：安设伸缩后浇带，在地下室超长时，所安设的后浇带的尺寸要结合实际的钢筋拉普拉斯情况及操作空间进行合理设定；将微膨胀剂掺入混凝土中；分割地下结构等等。建筑工程地下结构在进行最初的平面设计是，要全面考虑到建筑的人防要求，要结合其最终用途及使用要求做出合理的安全防水通道设计，并综合排风、通风及力求采光等相关专业条件进行科学的设计。

结构方程Amos操作Word案例

超市形象质量期望质量感知感知价值顾客满意顾客抱怨顾客忠诚应用案例1 第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。下面以一个研究实例作为说明，使用Amos7软件2进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据3进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表7-1。模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell，2000;殷荣伍，2000)。表7-1 设计的结构路径图和基本路径假设设计的结构路径图基本路径假设超市形象对质量期望有路径影响质量期望对质量感知有路径影响质量感知对感知价格有路径影响质量期望对感知价格有路径影响感知价格对顾客满意有路径影响顾客满意对顾客忠诚有路径影响超市形象对顾客满意有路径影响超市形象对顾客忠诚有路径影响 2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表7-2。 1关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。 2本案例是在Amos7中完成的。 3见spss数据文件“处理后的数据.sav”。