结构方程模型

结构方程模型分析流程详解

某研究者欲探究大型体育赛事对旅游目的地品牌的影响。赛事举办地常选于旅游资源丰富、设施完备且城市形象良好的地方，这种大型赛事往往会推动当地旅游的发展，二者的关系相辅相成。为深入这一课题，研究者共收集了200份问卷数据，部分数据已整理如下：

分析起始于结构方程模型的构建。研究者需根据先前的研究成果确定初步的理论模型，涉及测量关系、影响关系及潜变量的确定等。在查阅文献和现有研究的基础上，可得出本案例的理论模型框架。

在本案例中，理论模型涉及A1~A4、B1~B2、C1~C3、D1~D2这11个测量项，包括形象契合度、形象延伸度、品牌认同及旅游目的地形象这四个潜变量。结构方程模型由两部分构成：测量关系与影响关系。

影响关系方面，形象契合度和形象延伸度对品牌认同具有影响，同时品牌认同也会影响旅游目的地形象。

使用SPSSAU进行实际操作时，首先进行模型构建。SPSSAU默认使用最大似然法估计模型参数。得到参数后，需对模型进行评价，包括模型拟合情况、影响关系及测量关系的评价。

针对模型拟合指标，需关注如卡方自由度比等关键数据。对于影响关系，需分析潜变量间的影响及测量关系情况。若某影响关系中p值小于0.05，且标准化回归系数显示正向影响，则说明该影响关系显著。

若发现测量关系不佳，如某些标准化回归系数小于0.6，则提示需调整模型。调整策略包括使用模型调整法或MI指标调整法。

模型调整法中，可考虑将关注度放在路径分析法上，即将重点放在影响关系而非测量关系上。具体操作为将潜变量转化为显变量，并建立路径分析模型。

MI指标调整法则更侧重于根据MI值来优化模型，增加变量间的协方差关系或影响关系。例如，当B2与C1间MI值较高时，可考虑在这两者间建立协方差关系来优化模型。

经过一系列的模型调整与优化，最终得到一个拟合良好、可靠性强的结构方程模型。在本例中，经路径分析后发现，形象契合度和形象延伸度对品牌认同有显著正向影响，同时品牌认同也显著影响旅游目的地形象。这为研究大型体育赛事对旅游目的地品牌影响的课题提供了有力的分析依据。

除了路径分析和回归分析外，结构方程模型还考虑了测量模型与影响模型的结合，因此在近年来的研究中应用越来越广泛。当模型拟合不理想时，可通过上述方法进行调整和优化。

参考文献：相关研究文献及SPSSAU帮助手册说明。