3.2.2基于SEM的用户可用性需求客观重要度分析
3.2.2.1结构方程模型
① 结构方程模型概念界定及原理
结构方程模型一般包括因子模型和因果模型两种模型。而因子模型也可以称为测量模 型，构成因子模型的方程也就可以成为测量方程，因果模型也被称为结构模型，其所对应 的方程是结构方程[111]。该方法是基于对各变量和组成方差矩阵进行分析的基础之上的，是 一种用于分析变量之间的相互关系的统计方法。其中，测量模型主要指代潜变量与指标间 的内在关系，结构模型表示各个潜在变量的关系。
通过建立各内生与外源变量及其衡量指标之间的关联，可以在系统的环境下，模拟计 算以后，获得A，、Av，并获得指标与变量之间的内在关联，这比不计整体环境而只是衡 量变量与指标的关系更为合理。这种全面完整的考虑能够完整的模拟并最终计算出各个变 量在整个系统中的影响权重。因此在结构模型分析以后，根据所取得的关系系数，然后再 算出变量的权重更为合理[111]。
② 实施步骤
③ 模型建构：通过理论分析和实践分析，建立相应的模型，并假定各潜变量与观测 变量之间的关系等。
④ 模型拟合：对结构方程参数模型进行估计，并给出模型的解集。极大似然估计是 AMOS软件中是一种极其适用的参数估计方法。模型估计方法在选取时，要把估计技术与 统计检验的选择、样本大小等各类因素都考虑进来。该方法适用于正态分布数据。
⑤ 模型评价：模型评价，顾名思义就是对构建的模型进行评价，评价构建和拟合的 模型是否合理，对理论模型和数据之间的拟合程度问题进行评价。一般使用拟合指数这个 参数来评价拟合的优良程度。常用拟合指数及其判断准则整理如表3.6。
结构方程模型要进行评价，主要是用拟合优度指标来衡量。表3.6是常用拟合指数及
| 判断准则。 | 表3.6常用拟合指数一览表 |
| 拟合指数 | 判断准则 |
| 卡方自由度比 (CMIN/DF) | 在一般模型比较时，若所得卡方自由度的值低于1时，则该模型构建拟合就可 认为是过度拟合；若卡方自由度的值高于3,则该模型构建拟合可认为是不合 理的。若卡方自由度值在（1, 3)之间意味着模型适配良好。 |
| 显著性 (p值） | 显著性有一个阀值，一般来说，如果这个值大于0.05时，说明模型拟合优度良 好，反之，则认为模型拟合不合理。 |
| 比较拟合指数 (CFI) | 该指数表示当前结构模型相对于独立模型(假设变量之间互不相关的结构模型） 的拟合优度，这个值的取值在（0, 1)间，越接近1表示模型拟合优度良好， 通常只要这个值大于0.9,就说明这个模型是较合理的。 |
| 拟合优度指数 (GFI) | 这个指数是模型拟合程度的指数，取值范围也是（0,1)之间，同样数字越 接近1拟合程度越好，通常来说大于0.9,认为研究者提出的模型可接受，而当 比较拟合指数大于0.9之时，它的数值只要大于0.85即可。 |
| 近似误差均方根 (RMSEA) | 该指数越低表示拟合效果越好，一般来说这个参数小于0.1时，表示模型合理 程度好，如果小于0.01，那么这个模型的效果就很好，但是这种情况很难出现。 |
| 调整拟合优度指数 (AGFI),规范拟合 指数(NFI)和增值拟合 指数(IFI) | 这些指数越接近1表示模型适合度越好，通常采用取值范围在（0,1)，如果这 个参数值比0.9大时表示这个模型的拟合程度很好，而且越是接近1越好。 |
模型修正：若模型拟合度低，则需要调整参数来修正模型，然后再进行拟合参数 的评价，如果不合理还需要继续进行修正，直到拟合参数达到合理值。然而不能全部根据 拟合数据来修正模型，也应该考虑待修改的参数理论上是否合理，经反复修正使模型与参 数拟合度达到。
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