问卷研究

SPSS结构方程模型SEM

案例数据

300 行 × 12 列 Likert 量表(JD-R 工作要求-资源模型),4 个潜变量(工作要求 / 工作资源 / 工作投入 / 离职意愿),5 条结构路径含中介机制,演示完整 SEM(测量模型 + 结构模型)。

文件名sem.xlsx
样本量300 行
潜变量数4 个
题项数12 个(每个潜变量 3 题)
结构路径5 条(含 1 条中介路径)
变量说明工作要求 1-3 / 工作资源 1-3 / 工作投入 1-3 / 离职意愿 1-3。

完整案例

1. 背景

本案例基于经典管理学的 JD-R(工作要求-资源)模型:研究"工作要求"和"工作资源"如何通过"工作投入"中介作用影响"离职意愿"。研究假设:①高工作要求降低工作投入,进而增加离职意愿;②高工作资源提升工作投入,进而降低离职意愿;③工作要求/资源也可能对离职意愿有直接影响。SEM 可以一次性同时检验"测量模型"(4 个潜变量是否被 12 题正确测量)和"结构模型"(5 条路径系数是否显著),并给出整体拟合度。

2. 理论与公式

SEM 同时包含测量模型和结构模型,可在一个框架中估计潜变量测量关系与变量路径关系。

测量模型

描述潜变量与观测题项之间的关系。

结构模型

描述潜变量之间的路径关系。

聚合效度

AVE 用于评价潜变量解释题项方差的能力。

3. 数据结构

每行 1 位员工,12 个 Likert 1-5 题项。4 个潜变量按 JD-R 理论模型组织:

潜变量类型题项
工作要求外生(X₁)工作要求1 / 工作要求2 / 工作要求3
工作资源外生(X₂)工作资源1 / 工作资源2 / 工作资源3
工作投入内生 / 中介(M)工作投入1 / 工作投入2 / 工作投入3
离职意愿内生 / 因变量(Y)离职意愿1 / 离职意愿2 / 离职意愿3

假设的 5 条结构路径:X₁/X₂ → M(中介),X₁/X₂ → Y(直接),M → Y。

4. 操作步骤

  1. 登录 SPSSzero,进入 工作台 → 上传 sem.xlsx
  2. 左侧方法栏 → 问卷研究 → 点击 结构方程模型SEM
  3. 测量模型面板 中,把 12 题按 4 个潜变量分组放置
  4. 结构路径面板 中,添加 5 条路径(如"工作要求 → 工作投入")
  5. (可选)勾选 路径图 生成可视化
  6. 点击 开始分析
SEM 模型设置截图
4 潜变量 + 5 条路径设定(实际截图待补)

5. 结果表格与结果阅读

结果区按"结构路径 + 因子载荷 + 拟合指标"输出。下面展示 3 张紧凑三线表:

表1 结构路径系数(N=300,5 条核心路径)
路径非标准化 BSE标准化 βzp结论
工作要求 → 工作投入-0.3000.075-0.303-3.9980.000***负向显著
工作资源 → 工作投入0.3530.0750.3734.6940.000***正向显著
工作要求 → 离职意愿0.3290.0760.3154.3100.000***正向显著
工作资源 → 离职意愿-0.2260.074-0.226-3.0550.002**负向显著
工作投入 → 离职意愿-0.4290.089-0.406-4.8050.000***负向显著
* p<0.05 ** p<0.01 *** p<0.001;5 条结构路径全部显著

5 条路径全部显著(p<0.01)且方向与理论一致:工作要求降低工作投入并增加离职意愿;工作资源相反。工作投入作为中介进一步降低离职意愿(β=-0.406 最强)。

表2 因子载荷(测量模型)
潜变量题项非标载荷SE标载荷p
工作要求工作要求11.0000.694
工作要求21.1730.1170.7800.000***
工作要求31.0420.1050.7280.000***
工作资源工作资源11.0000.741
工作资源20.9040.0990.6650.000***
工作资源31.0310.1100.7300.000***
工作投入工作投入11.0000.669
工作投入21.0330.1110.7000.000***
工作投入31.1250.1170.7730.000***
离职意愿离职意愿11.0000.719
离职意愿20.9970.0940.7190.000***
离职意愿31.1650.1040.7970.000***
每个潜变量第一题载荷固定为 1(参照项)。其余载荷的 z 检验显示全部显著。

12 题标准化载荷在 0.665-0.797 之间,全部 ≥ 0.5 合格门槛,测量模型质量良好。

表3 模型拟合指标
指标χ²dfχ²/dfRMSEACFITLIGFIAGFINFI
参考标准<3<0.08>0.9>0.9>0.9>0.9>0.9
本模型39.209480.8170.0001.0081.0110.9650.9520.965
9 项指标全部达到优秀标准,模型与数据高度契合

χ²(48)=39.21, p=0.81(接受 H₀,模型拟合好);RMSEA=0 / CFI=1.008 / TLI=1.011 全部远超 0.9 优秀标准。

7. 文字分析

对 JD-R 模型的 SEM 综合分析:

  • 测量模型:12 个题项标准化载荷在 0.665-0.797 之间,全部 ≥ 0.5 合格门槛,z 检验全部显著,4 个潜变量被对应题项稳定测量;
  • 结构路径(5 条全部显著):
    • 工作要求 → 工作投入: β=-0.303(负向显著,工作要求越高工作投入越低)
    • 工作资源 → 工作投入: β=0.373(正向显著,工作资源越多工作投入越高)
    • 工作要求 → 离职意愿: β=0.315(正向显著,要求高直接增加离职意愿)
    • 工作资源 → 离职意愿: β=-0.226(负向显著,资源多直接降低离职意愿)
    • 工作投入 → 离职意愿: β=-0.406(最强路径,工作投入越高离职意愿越低)
  • 拟合指标:χ²/df=0.82, RMSEA=0, CFI=1.008, GFI=0.965, TLI=1.011 —— 9 项指标全部达优秀标准;
  • 中介机制:工作要求/资源既有直接效应也有通过工作投入的间接效应,符合 JD-R 理论的"压力 + 动机"双路径假设。

结论:JD-R 工作要求-资源模型在该样本上得到完全验证。组织管理实践启示:提升员工资源(资源、支持)+ 控制工作要求 + 增强工作投入感是降低离职意愿的有效路径,其中"工作投入"是最强的可干预变量(β=-0.406)。

8. 剖析提醒

SEM 需要理论模型先行,不能把所有变量随意相连;样本量过小会导致模型不稳定。