IBM-SPSS第29章路径分析前面的多元回归分析常用于对影响因素的分析，但由于只考察变量之间的直接作用，而实际上变量之间的相关关系往往是一个复杂的传递过程，因此需要一种可以全面地考察变量间的相互作用，包括直接作用和间接作用的方法，即本章所介绍的路径分析（通径分析）。路径分析通过构建路径图直观地显示变量间的结构关系，在多元回归的基础上计算变量间的相关系数，计算结果给出的线性回归方程的标准系数（StandardizedCoefficients）也就是我们需要的路径系数。路径系数分为直接路径系数（某一自变量对因变量的直接作用）和间接路径系数（该自变量通过其他自变量对因变量的间接作用）两种。在一个构造合适的路径图中,任何两个变量间的相关系数就是连结这两点之间的所有复合链上的路径系数的乘积之和路径模型的假设条件和限制（1）首先要求模型中各变量的函数关系为线性、可加；否则不能采用回归方法估计路径系数。如果处理变量之间的交互作用，把交互项看作一个单独的变量，此时它与其它变量的函数关系同样满足线性、可加。（2）模型中各变量均为等间距测度。（3）各变量均为可观测变量，并且各变量的测量不能存在误差（4）变量间的多重共线性程度不能太高，否则路径系数估计值的误差将会很大。（5）需要有足够的样本量。Kline（1998）建议样本量的个数应该是需要估计的参数个数的10倍（20倍更加理想）。路径模型的调试，过程类似于多元回归过程的调试如果某一变量的路径系数（回归系数）统计性不显著，则考虑是否将其对应的路径从模型中删去；如果多个路径系数同时不显著，则首先删除最不显著的路径继续进行回归分析，根据下一步的结果再决定是否需要删除其它原因变量。进行调试的一般原则，实际进行调试时，还必须考虑模型的理论基础。作为研究焦点的因果联系必须要有足够的理论根据，即使其统计不显著，仍然应当加以仔细考虑，并寻找其统计不显著的原因：是否是多重共线性的影响，还是其它路径假设的不合理而影响了该路径的显著性。模块解读1．变量转换因为性别为属性变量，我们无法对字串变量进行回归分析，所以需要用转换功能将性别m（男）和f（女）转换分别成虚拟数字变量1和0。单击“转换”|“重新编码为不同变量”命令，弹出变量转换对话框，如图29-4所示。“输出变量”框中“名称”栏输入一个新的变量“gender1”，“标签”是“性别”，然后单击“更改”。2．“旧值和新值”按钮单击“旧值和...
