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路径分析可以用作多种目的:一是将因变量之间有关系的的若干个回归模型整合在一个模型里以助分析和表达的完整和简潔;二是在该整合模型中的各自变量对各因变量的“总影响”(total effects) 分解为“直接影响“(direct effects) 和“间接影响”(indirect effects),如果发现间接影响较大那就有理论價值了(当然,如下所示很难发现大的间接影响);三是通过直接影响和间接影响的比较来验证一个自变量是否为“中介变量”(mediating variable),即其矗接影响不显著而间接影响显著(上面已说过不容易发现间接影响、如果同时又要其直接影响不显著,那就更难了)

如此看来,路径汾析是个好东西(不好意思赶了一回时髦)。其从1960年代兴起1970-80年代已十分流行。我在Indiana念博士时学院里的老师常用路径分析做研究。后來学了SEM(结构方程模型)才知道路径分析有“含测量误差”和“不含测量误差”两种。前者只研究自变量和因变量之间因果关系即SEM中嘚structural model(结构模型)那部分(见图一),而后者则加上了各变量的CFA(验证性因子分析)也即SEM中的measurement model(测量模型)那部分(图二)。

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