新 闻 传 播 第二讲 社会调查方法概论 主讲教师:沈浩 中国传媒大学新闻传播学院 副教授 中国传媒大学调查统计研究所副所长 Journalism Communication School
Journalism & Communication School Journalism & Communication School 新闻传播学院 第二讲 主讲教师：沈浩 中国传媒大学新闻传播学院 副教授 中国传媒大学调查统计研究所 副所长 社会调查方法概论 社会调查方法概论
闻主要研究技术结构方程式模型(SEM 传 播 学°什么是结构方程式模型 院 结构方程式模型( Stuctural印 aton Modeling,简称SI)是 一种建立、估计和检验因果关系模型的多元统计分析技术。 它包含了回归分析(m邮rusn)、因子分析(aur analysls)、路径分析( path analysIs)和多元方差分析 ( multivarate analysis of warland)等一系列多元统计分析方 法,是一种非常通用的、线性的、借助于理论进行假设检验 的统计建模技术。S:在国外学术界的应用已经十分普遍, 但在国内则处于刚刚起步的阶段
新闻传播学院 2 主要研究技术- 结构方程式模型 结构方程式模型（SEM） • 什么是结构方程式模型 • 结构方程式模型（Structural Equation Modeling Structural Equation Modeling，简称SEM）是 一种建立、估计和检验因果关系模型的多元统计分析技术。 它包含了回归分析（multiple regression multiple regression）、因子分析（factor analysis analysis）、路径分析（path analysis path analysis）和多元方差分析 （multivariate analysis of variance multivariate analysis of variance）等一系列多元统计分析方 法，是一种非常通用的、线性的、借助于理论进行假设检验 的统计建模技术。SEM在国外学术界的应用已经十分普遍， 但在国内则处于刚刚起步的阶段
篇主要研究技术结构方程式模型(H) 传 播 学°结构方程式模型与传统多元统计分析的不同 院 °允许自变量和因变量存在测量误差( measurementemot) 模型中包含可观测的显在变量(0 seredrarlab3),也可 能包含无法直接观测的潜在变量( latent variable3) °能估计多元的和相互关联的因变量之间的关系。 °总之,结构方程式模型的变通性更大、涵盖面较广 多元回归、因子分析、路径分析和方差分析等传统的 多元分析方法都只是结构方程式模型的一种特例
新闻传播学院 3 主要研究技术- 结构方程式模型 结构方程式模型（SEM） • 结构方程式模型与传统多元统计分析的不同 • 允许自变量和因变量存在测量误差（measurement errors measurement errors） • 模型中包含可观测的显在变量（observed variables observed variables），也可 能包含无法直接观测的潜在变量（latent variables latent variables） • 能估计多元的和相互关联的因变量之间的关系。 • 总之，结构方程式模型的变通性更大、涵盖面较广， 总之，结构方程式模型的变通性更大、涵盖面较广， 多元回归、因子分析、路径分析和方差分析等传统的 多元回归、因子分析、路径分析和方差分析等传统的 多元分析方法都只是结构方程式模型的一种特例 多元分析方法都只是结构方程式模型的一种特例
篇主要研究技术结构方程式模型(H) 传 播结构方程式模型的基本原理 学 院 °结构方程式模型假定在一组潜在变量中存在因果关系,这些 潜在变量可以分别用一组可观测的变量表示。 假设的模型通常包括某个基本线性回归模型和很多观测变 量,而这个基本的线性回归模型应该是一组潜在变量的结构 关系模型。 °这一组潜在变量分别是那些观测变量中的某几个的线性组 合。在技术上,通过验证观测变量之间的协方差,可以估计 出这个基本线性回归模型的系数值,从而在统计上检验所假 设的模型对所研究的过程是否合适,也就是检验观测变量的 方差协方差矩阵与模型拟合后的引申方差协方差矩阵的拟和 程度,如果证实所假设的模型合适,就可以得出结论:我们 所假设的潜在变量之间的关系是合理的
新闻传播学院 4 主要研究技术 - 结构方程式模型 结构方程式模型 （SEM ） 结构方程式模型的基本原理 • 结构方程式模型假定在一组潜在变量中存在因果关系，这些 潜在变量可以分别用一组可观测的变量表示。 • 假设的模型通常包括某个基本线性回归模型和很多观测变 量，而这个基本的线性回归模型应该是一组潜在变量的结构 关系模型。 • 这一组潜在变量分别是那些观测变量中的某几个的线性组 合。在技术上，通过验证观测变量之间的协方差，可以估计 出这个基本线性回归模型的系数值，从而在统计上检验所假 设的模型对所研究的过程是否合适，也就是检验观测变量的 方差协方差矩阵与模型拟合后的引申方差协方差矩阵的拟和 程度，如果证实所假设的模型合适，就可以得出结论：我们 所假设的潜在变量之间的关系是合理的
闻本讲主要内容 °社会调查方法的基本概念 ●社会调查方法的使用范围 °社会调查方法的分类 ●社会调查的基本步骤 °国内外调查业状况
新闻传播学院 5 • 社会调查方法的基本概念 社会调查方法的基本概念 • 社会调查方法的使用范围 社会调查方法的使用范围 • 社会调查方法的分类 社会调查方法的分类 • 社会调查的基本步骤 社会调查的基本步骤 • 国内外调查业状况 国内外调查业状况 本讲主要内容