结构方程模型在病患满意度与忠诚度关系研究中的应用

目的论述结构方程模型（SEM）方法在医院门诊病患满意度与忠诚度中的应用。方法简述SEM的基本原理及这一方法如何在病患满意度和忠诚度中应用和使用注意事项。结果SEM是一种综合思维方法，同时是一种验证性的方法，对于某些复杂问题特别是以理论为依据的研究彰显重要；SEM分析能够得到潜在变量的有关参数，并对结构方程式的测量误差做出估计。结论运用SEM建立医疗产业顾客满意度及忠诚度指标模型，具有较传统流行病学分析方法无法比拟的优势。     

非线性结构方程模型的研究进展

结构方程模型(structural equation model,SEM)是一种用来分析多指标变量间错综复杂关系结构的多元统计分析方法.     

结构方程模型方法在医院绩效评估中的应用

目的:探索结构方程模型在医院绩效评估中的应用。方法:简单介绍了SEM的主要概念、构成、以及建立模型的过程。结果:结构方程是一种综合思维方法,有着其独有的优势,也具有一定的局限性。结论:结构方程模型能够应用于医院绩效评估研究中,并且能回避一些传统方法不可避免的缺点。     

结构方程模型及其在医学中的应用研究

结构方程模型 (structuralequationmodel,SEM )是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中既包含有可观测的显在变量 (observedvariable) ,也可能包含无法直接观测的潜在变量 (la tentvariable)。从数理角度看 ,结构方程模型综合了通径分析和证实性因子分析 (confirmatoryfactoranalysis ,CFA) ,是一种杂交体〔1〕。结构方程模型可以替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法。可以这样说 ,结构方程模型是一般线性模型 (generallinearmodel,GLM )的扩展。 1　结构方程模型基本原理1 1　模型特征结构方程模型包括两个…     

结构方程模型方法在流行病学研究中的应用

目的论述结构方程模型(SEM)方法在流行病学研究中的应用。方法简述SEM的主要构成、统计假设和目前常用的软件及这一方法如何在流行病学研究中应用和对应用中的有关问题的处理。结果相对于传统的流行病学方法,SEM是一种综合思维方法,不仅分析因素和疾病之间的关系,也分析因素和因素之间的关系;同样是一种验证性的方法,对于有些复杂问题的流行病学研究,特别是以理论为依据的研究颇为重要;SEM分析能够得到潜在变量的有关参数,并对表述潜在变量的显变量的测量误差做出估计。结论SEM能够应用于流行病学的研究,且具有较传统流行病学分析方法无法比拟的优势。     

结构方程模型的研究进展

结构方程模型（StructuralEquationModel，SEM）是一种用来分析多个指标变量间错综复杂关系结构的多元统计分析方法，它为研究者用于量化与理论检验提供了一种包罗万象的方法。与传统的统计分析相比，SEM具有以下优点：（1）可分析和研究多个项目的相瓦依赖关系；（2）允许项目有误差并可将测量误差抽离出来；（3）一个项目可同时分属于不同因素，并可设定因素的负荷量；     

中华预防医学会伤害预防与控制分会妇女和老年人伤害研究学组成立

目的论述结构方程模型(SEM)方法在流行病学研究中的应用。方法简述SEM的主要构成、统计假设和目前常用的软件及这一方法如何在流行病学研究中应用和对应用中的有关问题的处理。结果相对于传统的流行病学方法,SEM是一种综合思维方法,不仅分析因素和疾病之间的关系,也分析因素和因素之间的关系;同样是一种验证性的方法,对于有些复杂问题的流行病学研究,特别是以理论为依据的研究颇为重要;SEM分析能够得到潜在变量的有关参数,并对表述潜在变量的显变量的测量误差做出估计。结论SEM能够应用于流行病学的研究,且具有较传统流行病学分析方法无法比拟的优势。     

结构方程模型的构建及AMOS软件实现

正结构方程模型(structural equation modeling,SEM),又称协方差结构模型(covariance structure modeling,CSM)、线性结构方程(linear structural equation,LSE),是由因子分析(factor analysis)与路径分析(path analysis)发展而来的高级统计方法。自瑞士统     

职业紧张影响因素的结构方程模型研究

目的 阐述结构方程模型(SEM)的原理及在职业紧张影响因素研究中的应用.方法 应用职业紧张量表(OSI-R)对广东省某市2所大学的老师进行问卷调查,并建立职业任务及个体应对资源与个体紧张反应的结构方程模型.结果 职业任务与个体紧张反应以及个体应对资源与个体紧张反应的SEM拟合指数GFI、NFI均大于0.90,RMSEA均小于0.08,说明模型拟合较好.结论 结构方程模型用于职业紧张影响因素的研究,同时考虑显变量与潜变量以及潜变量之间的关系,对数据信息利用较充分,研究结果更接近真实情况.     

应用结构方程模型须注意的若干问题

结构方程模型(structural equation model,SEM)用于处理复杂的多变量研究数据,相对于传统方法,是一套可以将测量与分析整合为一的计量研究技术.随着结构方程模型理论的成熟,该方法越来越多地应用到社会、心理行为、管理、医学、教育等学科领域,乃至于被称为近年来统计学三大进展之一.但因其建模的复杂性,在实际应用中常有错用误用或应用不合理之处.本文就一些应用中容易被忽视或需要关注的重点问题总结如下,以指导科研工作者合理正确地运用结构方程模型.     

结构方程模型在医疗风险预警体系中的应用

介绍了结构方程模型（SEM）的基本概念和理论，借鉴其在社会科学、心理、教育等领域中成功应用的经验，探讨在医疗风险预警体系中如何构建SEM，并阐述其应用中的价值。     

二阶验证性因子模型的AMOS实现

目的 利用AMOS软件实现二阶验证性因子模型,通过实际的案例分析,以达到快速掌握SEM建模方法及AMOS软件准确实现的目的.方法 采用SPSS 15.0软件对CN-ADDQoL量表除两个独立分析的条目外的其余19个条目进行探索性因子分析,挖掘量表所隐含的深层意义与因子结构,提出初始模型,采用AMOS软件构建验证性因子模型对CN-ADDQoL量表的结构效度进行分析.结果 本研究的两个最终模型只含有4个一阶因子,二阶因子与一阶因子关系很强(0.76,0.77,0.95,0.80),提示二阶因子能够充分表达一阶因子间的关系,且一阶与二阶因子模型拟合指数相差不大,一阶因子模型是一个更为省俭的模型,选取一阶验证性因子模型更为合理些.结论 研究2型糖尿病患者生存质量的影响因素时,把CN-ADDQoL量表判定为四维度量更为合理,运用AMOS软件可快速、方便地对量表进行结构效度分析.     

结构方程模型应用的几个问题

结构方程模型（Structural Equation Modeling,SEM）作为一种研究技术,是在解决相关、回归和路径分析等常用统计方法的不足时提出来的,其目的有二：一是完善变量结构的探讨（探索性因素分析）,二是在考虑复杂概念测量误差的同时,建立变量间的关系,特别是因果关系,这是过去所有相关范式研究难于达到的技术高度.     

结构方程模型在糖尿病控制影响因素中应用

糖尿病是一种慢性终身性疾病.亚洲糖尿病治疗现状调查中国区的结果显示.绝大多数(88.5%)的患者血糖控制未能达标[1].结构方程模型(structural equation modeling,SEM)是一种新兴的统计模型技术,它不仅可以检查变量间的直接作用,还可以检查变量间复杂的多极间接作用.本研究旨在应用结构方程模型分析糖尿病控制效果的影响因素,并根据各因素的作用方式为改善糖尿病控制现状提供依据.     

结构方程模型及其在慢性病患者生存质量研究中的应用

生存质量资料具有多时点、多终点、多变量、变量不可直接观测等特点,常规的统计方法显得无能为力。迄今为止,尚未有成熟的统计方法应用于生存质量及其影响因素的探讨。结构方程模型(Structural Equa-tion Model,SEM)具有能够分析不能直接观测的潜在变量等优良特性,而生存质量量表各个维度均是不可直接观测的潜在变量,所以从理论上讲结构方程模型比较适用。但由于结构方程模型理论较为复杂,且国内详细介绍其原理及应用的书籍、文献很少。因此,笔者首先介绍结构方程模型的基本原理,然后结合实例分析介绍建模过程,提出其应用注意事项,旨在促…     

结构方程模型在医保肝硬化患者住院费用影响因素分析中的应用

目的 应用结构方程模型(SEM)分析天津市医保肝硬化患者住院费用的影响因素,为探索有效的单病种医疗费用控制方式提供参考.方法 从天津市2003-2007年医保住院患者资料库中抽取2 313例肝硬化患者的病历资料,结合专业知识建立初始通径图,采用LISREL 8.7拟合SEM.结果 患者年龄、性别对住院费用有直接影响,效应分别为-0.04和0.12,通过住院天数产生间接影响,效应分别为-0.10和-0.08;患者临床特征和医院级别对住院费用直接效应分别为0.55和0.17;住院天数对费用的效应为0.62.结论 SEM是分析住院费用影响因素的一种有效方法.合理控制住院天数、加强三级医院的监管可遏制住院费用的上涨.     

基于结构方程探索最优竞争模型——患者感知服务态度与服务质量、患者满意及其行为意向间关系

目的应用结构方程模型(SEM)推断患者感知服务态度、服务质量、患者满意及行为意向间的关系,得到最优竞争模型。方法通过6家医院706位门诊和住院患者问卷调查,结合美国顾客满意指数模型及专业文献,建立初始模型,通过SEM拟合,获得患者感知服务态度、服务质量、感知价值、患者满意及行为意向之间的关系。结果通过比较理论模型和3个竞争模型,最终得到最优竞争模型III,即服务态度、服务质量、患者满意与感知价值是患者行为意向的原因变量;服务质量与患者满意、感知价值及行为意向、感知价值与患者满意及行为意向、患者满意与行为意向、服务态度与服务质量、感知价值及患者行为意向均呈正相关;服务态度与患者满意呈间接相关。结论结构方程分析方法证实患者感知服务态度直接影响患者行为意向,服务态度与患者满意之间存在直接或间接效应。     

结构方程模型原理及其应用注意事项

结构方程模型（Structural Equation Model,SEM）,又称协方差结构模型（Covariance Structure Modeling,CSM）,它主要是在心理、行为、教育和社会科学等学科的实际应用中发展起来的一个研究方向.到20世纪80年代,结构方程这一新的数据分析系统已在社会科学等领域得到广泛的应用,并被称为近年来统计学三大发展之一.结构方程模型弥补了传统统计方法的不足,它不仅可对某个领域中各种因素之间的关系进行研究,而且可对潜变量之间的相关关系,甚至因果关系进行研究,因而,近几年在医学领域中应用逐渐增多.为了让医学工作者对其有更多的了解,以及在医学领域中更好地运用它,现对结构方程模型的原理、分析步骤及其应用时的注意事项介绍如下.     

一种新的评价结构方程模型拟合效果的校正拟合指数

目的建立一种新的用于评价结构方程模型(SEM)拟合效果的方法—校正拟合指数(CGFI)。方法在已有拟合指数(GFI)方法的基础上,通过增加1/(N-1)项校正样本量导致的低估效应,通过自由度与变量个数的比值项对模型的复杂程度进行惩罚,构建了CGFI,表达为:CGFI=1-[df_(test)/k(k+1)][1-GFI-1/(N-1)]。基于预设的SEM,采用Monte Carlo技术模拟产生数据,考虑样本量、参数估计方法、模型误设类型及误设程度四种因素,将所提出的CGFI与其他3种拟合指数(GFI,AGFI,PGFI)进行比较。评价标准基于稳健性和对模型误设的敏感性。结果 CGFI较GFI有一定改善效果,受样本量的影响更小,对模型误设更为敏感;GFI和AGFI受样本量的影响较大,在样本量较小时存在一定低估。PGFI对模型误设不敏感,且存在较为严重低估。GLS参数估计方法在模型严重误设时容易得到反常的结果。结论CGFI较GFI有较好的表现,临界值为0.95,可用于模型拟合效果的评价。     

医务工作者职业倦怠影响因素研究

目的分析影响医务工作者职业倦怠因素。方法采用分层抽样法抽取在职职工270人为调查对象。基于SEM构建职业倦怠因素假设模型,编制调查表进行问卷调查,运用SPSS18.0软件检验模型及数据的信度、效度,使用Amos7.0软件Maximum Likelihood法建立结构方程模型。结果医院管理、心理资本、工作压力、人际交往、自身条件、负面舆论等对医务工作者职业倦怠有着显著影响,其中心理资本、人际交往通过工作压力对医务工作者职业倦怠有着间接影响。结论医院管理者应当重视职业倦怠问题。