“模型规格”报表
“结构化方程模型”平台中的“模型规格”报表包含用于指定模型的控件。在启动窗口中点击“确定”后，“模型规格”报表的“关系图”选项卡和“列表”选项卡中将显示默认的独立模型。独立模型包含指定的模型变量的所有均值和方差。
“规格”面板
“规格”面板包含用于构建模型的控件。
模型名称
支持您指定模型名称。在“操作”面板中点击“运行”后，将创建使用“模型名称”中的文本的模型报表。
自列表
列出在启动窗口中指定的模型变量以及“Constant”项。“Constant”项通过在“Constant”上回归每个变量来估计任何观测到的或潜在变量的均值。在点击箭头按钮之一将项添加到模型之前，先在该列表中选择一个或多个变量并且在“至列表”中选择一个或多个变量。若创建潜在变量，则潜在变量会添加到“自列表”和“至列表”。可以使用列表顶部的搜索过滤器控件过滤该列表中的项目。请参见搜索过滤器选项。
至列表
列出在启动窗口中指定的模型变量以及“Constant”项。“Constant”项通过在“Constant”上回归每个变量来估计任何观测到的或潜在变量的均值。在点击箭头按钮之一将项添加到模型之前，先在“自列表”中选择一个或多个变量并且在该列表中选择一个或多个变量。若创建潜在变量，则潜在变量会添加到“自列表”和“至列表”。必须选择“至列表”中的变量才能将潜在变量添加到模型中。可以使用列表顶部的搜索过滤器控件过滤该列表中的项目。请参见搜索过滤器选项。
单向箭头 
指定“自列表”和“至列表”中选定的变量之间的关系类型。单向箭头等效于回归效应。
双向箭头 
指定“自列表”和“至列表”中选定的变量之间的关系类型。双向箭头等效于协方差效应。
添加潜在变量 
向“自列表”和“至列表”添加潜在变量。变量的命名基于 按钮左侧框中的文本。
注意：在点击 按钮之前，必须在“至列表”中选择潜在变量的指标。
删除潜在变量 
删除“自列表”或“至列表”中当前选定的任何潜在变量。从“自列表”和“至列表”中删除某个潜在变量也会从模型中删除该潜在变量。
模型快捷方式
包含三类用于快速构建常见模型的选项。请注意，选择其中一个选项时，将清除当前所有模型规格。
规格帮助
包含的选项可快捷地处理指定模型的过程，例如为外生变量或内生变量添加协方差。“切换潜在变量尺度”选项还支持您更改潜在变量的尺度，这在拟合确认性因子分析时很有用。
共变外生变量
支持您快速指定现有外生变量之间的所有可能协方差。外生变量是模型中任何其他变量都无法预测的变量。大多数情况下，为使模型规格正确，这些变量之间的共变应该是非零的。
共变内生变量
支持您快速指定现有内生变量之间的所有可能协方差。内生变量是由模型中的一个或多个其他变量预测的变量。在某些情况下，为使模型规格正确，内生变量之间的残差方差应该是共变的。这种快捷方式最常适用于路径模型，这些路径模型中的一组结果对应一组预测变量，但既没有中介变量也没有潜在变量。
切换潜在变量尺度
在设置模型中潜在变量尺度的两种常用方法之间切换。要估计具有潜在变量的模型，必须设置潜在变量的尺度。以下两个选项是设置尺度的最常用方法：将第一个载荷固定为 1 或将潜在变量的方差固定为 1。第一种方法将潜在变量的尺度设置为指标的尺度，载荷固定为 1。第二种方法确保潜在变量的方差为 1，这可以与均值 0 配对，以确保潜在变量具有 z 得分量度。
固定测量值误差
支持您通过指定观测变量的误差方差估计值对无误差的潜在变量建模。您可以使用可靠性测度（如系数 omega）、不可靠性（1 - 可靠性）或测量误差方差来指定已知的误差方差。该选项可用于指定线性测量误差模型。
截面经典
包含用于确认性因子分析和中介分析的选项。
确认性因子分析
支持您选择潜在变量的指标并定制其名称。提供了在正交（非相关）或斜交（相关）规格之间进行选择的选项。
中介分析
支持您检验因果理论，因果理论假设通过一个中介变量将因果预测变量的效应传递到结果。这些模型的一个关键方面涉及预测变量通过中介变量对结果产生的间接（或介导）效应的显著性。该快捷方式支持您为因果、中介和结果角色指定变量，从而可以指定简单的中介模型。可以使用复选框通过选择多个中介变量来指定多个中介模型。
纵向分析
包含用于常见潜在变量增长曲线模型的选项。潜在变量增长曲线模型是一系列纵向模型，这些模型用于描述观测单元随时间变化的轨迹特征。这些模型的标准规格支持您获得总体中平均轨迹的估计值以及与该平均值的离散测度。提供了四种常见的增长曲线快捷方式；“仅截距的潜在变量增长曲线”、“线性潜在变量增长曲线”、“二次潜在变量增长曲线”和“潜在基函数增长曲线”。
注意：若在选择某一潜在变量增长曲线选项时选择了“至列表”中的变量，则模型仅应用于选定的变量。否则，该模型将应用于“至列表”中的所有变量。
仅截距的潜在变量增长曲线
指定一个模型，该模型表示观测单元的平面轨迹。该模型有一个潜在变量，该变量可以解释为给定过程的截距。截距有一个估计的均值和方差，分别表征总体中过程的平均水平以及个体单元与该平均值的偏离。该模型通常用作与其他潜在变量增长曲线模型进行比较的基线。例如，若线性潜在变量增长曲线模型比仅截距模型的拟合效果更好，则可以确定存在线性趋势。
线性潜在变量增长曲线
指定一个模型，该模型表示观测单元的线性轨迹。该模型有两个潜在变量：截距和线性斜率。这些潜在变量中的每一个都有一个均值和一个方差，这使您能够分别解释观测单元中的平均水平和变化以及偏离该平均值的程度。所有潜在变量（或增长因子）都允许共变。斜率的第一个载荷固定为 0，这将截距集中在第一个时间点。请注意，该快捷方式假定变量按时间升序排列，因此斜率因子的载荷从 0 开始，对于每个变量都按 1 个单位递增。
二次潜在变量增长曲线
指定一个模型，该模型表示观测单元的二次轨迹。该模型有三个潜在变量：截距、线性斜率和二次斜率。这些潜在变量中的每一个都有一个均值和一个方差，这使您能够分别解释二次轨迹平均值以及与该平均值的各个偏差。所有潜在变量（或增长因子）都允许共变。线性和二次斜率的第一个载荷固定为 0，这将截距集中在第一个时间点。请注意，该快捷方式假定变量按时间升序排列，因此线性斜率因子的载荷从 0 开始，对于每个变量都按 1 个单位递增。二次斜率因子的载荷是线性斜率因子的荷载平方值。
潜在基函数增长曲线
指定不具有已知函数形式的增长曲线。该模型经常用于非线性轨迹。该模型有两个潜在变量：截距和非线性斜率，每个变量都有一个均值和一个方差，以便能够解释轨迹平均值以及与该平均值的各个偏差。这些潜在变量（或增长因子）都允许共变。非线性斜率的第一个载荷固定为 0，这将截距集中在第一个时间点。非线性斜率的最后一个载荷固定为 1，所有中间载荷均可自由估计。该规格支持您将载荷估计值解释为变化比例。请注意，该快捷方式假定变量按时间升序排列。
拟合并比较增长模型
（不可用于多组分析。）支持您使用卡方差异检验比较仅截距、线性和二次增长曲线模型的拟合。纵向分析的一个共同目标是描述数据变化模式的特征。通过比较这三种模型的拟合，可以确定哪种类型的轨迹能最佳拟合数据，从而实现这一目标。默认情况下，将折叠所有拟合模型报表，以便在检查特定模型结果之前可以识别最佳拟合模型。
多元潜在变量增长曲线
支持快速指定多元增长曲线模型。可以选择给定过程的变量子集以及将为该过程指定的增长曲线类型。 按钮支持您添加所指定的各个一元模型。默认情况下，允许所有潜在变量共变，这使您能够对增长因子之间的关联进行推断。请注意，该快捷方式假定每个过程的变量都按时间升序排列。
“操作”面板
“操作”面板中的按钮针对“列表”选项卡中的指定模型变量列表进行操作。可使用以下操作：
固定为
支持您将当前选定效应的参数值固定为常数值。为变量固定参数值时，固定值将显示在项名称后面的括号中。
注意：若点击“确定”时保持默认值为 0，则将从模型中删除选定效应。
设置等于
支持您将两个或更多选定效应的参数值限定为相等。若将两个或更多效应设置为具有相同的参数值，则在项名称后的括号中会显示任意字母数字标签 (“c1”)。若多组效应的参数值都设置为彼此相等，则使用顺序编号（“c1”、“c2”等）。
注意：仅允许在同一类型的参数中使用等式约束。
自由
支持您删除针对模型中选定效应的约束。约束包括已设置为固定值的效应或已设置为与其他效应相等的效应。
删除
从模型中删除选定的效应。
撤销
撤销对模型的最后一次修改。
恢复
恢复对模型上次撤销的更改。
运行
为当前指定模型拟合和创建报表。
重置
将模型规格重置为独立模型，这是默认值。
“关系图”面板
“关系图”面板包含支持您调整模型关系图布局的按钮。第一个按钮支持您旋转关系图中的显变量（用矩形表示）。第二个按钮支持您循环查看关系图的两种不同排列。第三个按钮支持您定制关系图。请参见定制路径图。
“详细信息”面板
“详细信息”面板包含有关“模型规格”报表中当前指定的模型的信息。有关模型的信息包括显变量的数量、潜在变量的数量、自由估计参数的数量和自由度的数量。您还可以调整最大迭代次数。
“关系图”选项卡
“关系图”选项卡包含一个支持您对当前指定模型进行可视化的模型关系图。潜在变量用圆圈表示，显变量用矩形表示。单向箭头表示载荷和回归。双向箭头表示方差和协方差。方差由从一个变量到自身的双向箭头指定。协方差由两个变量之间的双向箭头指定。
路径图是交互式的，因此可以拖动各项来排列它们。您还可以使用箭头键移动路径图中的选定项。可以使用“关系图”面板中的按钮重新排列路径图中的项。可以使用路径图弹出式菜单中的选项来添加或删除路径图中的项。右击路径图本身时，会出现路径图弹出式菜单。弹出式菜单的内容根据您是点击空白绘制区的某个部分还是点击路径图的某个元素而有所不同。也可以通过调整路径图左上角的缩放设置来放大或缩小路径图。路径图左上角还包含一个“锁定”按钮，支持您锁定路径图中各项的位置。当路径图被锁定时，“锁定”按钮为蓝色。在路径图中进行选择后，可以通过在弹出式菜单中选择选择 > 隐藏选择选项来隐藏选择。当路径图中的项被隐藏时，路径图顶部会显示一个“全部取消隐藏”按钮，该按钮支持您显示所有隐藏的项。
注意：在启动窗口中指定“组”变量时，“关系图”选项卡嵌套在多个组选项卡中。您可以使用“关系图”选项卡左侧的面板选项卡在这些选项卡之间导航。有一个“联合”选项卡显示组模型集合，一个面板选项卡显示“组”变量的每个水平。
有关路径图定制选项的详细信息，请参见定制路径图。请参见“关系图”面板、“详细信息”面板和路径图设置。
提示：要将路径图复制为图像，请右击该图并选择复制关系图。要保持尽可能高的质量，请将剪贴板图像粘贴为向量图形。
“列表”选项卡
“列表”选项卡包含模型中每种类型变量的列表。这些列表按照在模型图中表示它们所用的箭头来分类。单向箭头用于指定均值或截距、载荷和回归。双向箭头用于指定方差和协方差。模型的均值和截距仅显示在“列表”选项卡中，而不出现在“关系图”选项卡中。
注意：在启动窗口中指定“组”变量时，“列表”选项卡嵌套在多个组选项卡中。您可以使用“列表”选项卡左侧的面板选项卡在这些选项卡之间导航。有一个“联合”选项卡显示组模型集合的“列表”选项卡，一个面板选项卡显示“组”变量的每个水平。
可以使用每个列表顶部的搜索过滤器控件过滤每个列表中的项目。请参见搜索过滤器选项。
“状态”选项卡
“状态”选项卡包含用于模型可识别性的检查。必须标识结构化方程模型以获取可靠估计值。SEM 上下文中的识别意味着：根据输入数据的总体协方差矩阵可对模型中的每个参数求出唯一解。因为可以在 SEM 框架中指定如此多的模型，所以有多种识别规则。“状态”选项卡包含三个信息面板：“识别规则”、“模型详细信息”和“数据详细信息”。
• “识别规则”面板包含一个列表，其中包含最多八个适用于指定模型的规则。一些规则是必要的，而另一些规则是保证模型可识别的充分条件。若必要规则失败，则必须在拟合模型之前采取步骤更正这些规则。若充分规则失败，您不一定需要解决任何问题。有时，充分规则可能会失败，而这并不能证明模型有任何错误。请注意，所有规则都假设协方差矩阵是正定的。若协方差矩阵不是正定的，则会在“模型详细信息”面板下显示警告。
提示：有关特定识别规则的详细信息，请点击该规则所在表中的行，该规则的说明将显示在该表的右侧。
• “模型详细信息”面板包含当前指定模型的描述性值列表。这些值可用于检测模型的潜在问题。
• “数据详细信息”面板包含用于输入数据的描述性值列表。这些值可用于检测数据的潜在问题。
若指定的数据列中存在奇异性，则报表包含“奇异性详细信息”表。
注意：在启动窗口中指定“组”变量时，“状态”选项卡嵌套在多个组选项卡中。您可以使用“状态”选项卡左侧的面板选项卡在这些选项卡之间导航。有一个“联合”选项卡显示组模型集合的“列表”选项卡，一个面板选项卡显示“组”变量的每个水平。
“状态”选项卡本身包含一个动态图标，该图标显示指定模型的当前状态。该图标指定以下状态：
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所有适用识别规则均通过。 |
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至少有一个必要识别规则未通过，您必须在拟合模型之前采取步骤更正问题。 |
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至少有一个非必要的识别规则未通过，需要进一步调查以确定模型是否指定无误。通常，SEM 的高级应用会导致这种情况；这并不意味着模型有问题。相反，它表明识别规则不能保证模型可识别。 |
图 8.5 “状态”选项卡示例
搜索过滤器选项
“模型规格”报表的“列表”选项卡中显示的“自列表”、“至列表”和列表框包含搜索过滤器，这些过滤器支持您过滤特定列表中的项目。
点击搜索框旁边的下箭头按钮以优化搜索。
包含词条
返回包含一部分搜索条件的项。搜索“ease oom”返回如“Release Zoom”这样的消息。
包含短语
返回包含完全搜索条件的项。搜索“text box”返回包含“text”后面直接跟着“box”的条目（例如，“Context Box”和“Text Box”）。
以短语开头
返回以搜索条件开始的项。
以短语结尾
返回以搜索条件结束的项。
整个短语
返回包含整个字符串的项。搜索“text box”返回仅包含“text box”的条目。
正则表达式
允许您在搜索框中使用通配符 (*) 和句点 (.)。搜索“get.*name”查找包含“get”后面跟着一个或多个单词的项。它返回“Get Color Theme Names”、“Get Name Info”、“Get Effect Names”等。
反转结果
返回不匹配搜索条件的项。
匹配全部词条
返回同时包含两个字符串的项。搜索“t test”返回包含任一搜索字符串或两者的元素：“Pat Test”、“Shortest Edit Script”和“Paired t test”。
忽略大小写
忽略搜索条件中的大小写。
全字匹配
基于“匹配全部词条”设置返回包含字符串中每个单词的项。若您搜索“data filter”，并且选择了“匹配全部词条”，则返回同时包含“data”和“filter”的条目。