结构方程方面有关论文范文素材,与基于结构方程的培训效果满意度相关发表论文

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摘 要：本文对职业教育培训效果满意度的12个观测变量,构建了三个潜在变量,运用了结构方程模型（SEM）进行分析和验证,得到了影响培训效果满意度的定量分析结论.结果表明,课程相关方面对职业教育培训效果满意度的影响较大,教师情况和教学服务对培训效果也有一定的影响.

关 键 词：培训效果满意度；结构方程模型；影响因素

引言

职业教育培训是我国国民教育体系和人力资源开发的重要组成部分,是广大青年打开通往成功成才大门的重要途径,也是企业人力资本投资的有效途径.目前,我国企业在人力、物力、财力以及时间等各方面对培训投入的力度越来越大,但是整体培训效果却并不理想,培训效果评估的相关工作仍然处于薄弱环节.因此,对培训效果评估的深入探索势在必行,极为必要.

影响培训满意度的因素多种多样,许多因素无法直接测量,这也增加了培训效果评估的难度.利用结构方程模型对培训效果评估进行研究,可以在一个模型里展示出潜在变量和测量指标的各类关系.

1.研究方法和研究数据

1.1研究方法

本文基于针对性设计的调查问卷和量表获得数据,运用结构方程建立模型,进行定量分析和实证研究.问卷对教学满意度的影响因素设计了12个测量指标,作为12个外生观测变量,分别构建三个潜在变量；对教学满意度的调查设计了2个测量指标,作为内生观测变量,解释一个内生潜在变量,命名为满意程度,对于潜在变量之间的关系建立结构方程全模型.本文运用统计软件IBMSPSSStatistics22保存数据,结构方程模型软件IBMSPSSAMOS22编制路径图,采用极大似然法得到参数的估计结果.

1.2调研过程

为了能够对培训效果进行简捷、科学的实测,满足学员真正的需求,得到有效的统计结果,本文采用了自行设计的调查量表,量表选项基于李特五级量表（LikertScale）技术,对测量项目进行统计分析.

在预调查、修改调查表、模型试拟合的基础上,本次调查于2014年3月在北京京城机电控股有限责任公司培训中心正式开展.本次调查所发放问卷,均为当面填写,当场回收.调查抽样方式基于分层抽样和简单随机抽样相结合的方法,首先按不同专业的学员进行分层,分为高层管理者、中层管理者、基层管理者和专业技术人员,在每一层内按年龄分为25～34岁、35～44岁和45岁（含）以上三个类型,然后对每一种类型用简单随机抽样的方法进行抽样,共计发放问卷200份,获得有效样本194个,回收率97%.

1.3研究数据

在文献资料研究以及相关经验的基础上,本文作者将影响培训效果满意度的因素归纳为课程情况、教师情况和教学服务3个方面,即3个潜在外生变量,并且把这3个方面分别分解成了3到5个不等的指标作为外生观测变量,具体情况如表1.

2.模型构建

用Xi表示外生观测变量,即表1中调查指标的前12个问题,Xi∈{A1,等,A5,B1,等,B4,C1,等,C3},i等于1,2,等,12；用ξi表示调查因素的外生潜在变量,即ξk∈{A,B,C},k等于1,2,3；λik是第i个外生观测变量在第k个外生潜在变量上的因子载荷；用ei（i等于1,等,12）表示测量误差.建构测量方程,如下：

Xi等于λikξk+eii等于1,等,12（1）

用Yj表示内生观测变量,即表1中调查指标的最后2个问题,Yj∈{D1,D2},j等于1,2；用η表示调查因素的内生潜在变量――培训效果满意程度,即η∈{D}；μj是第j个内生观测变量在内生潜在变量上的因子载荷；用dj（j等于1,2）表示测量误差.建构测量方程,如下：

Yj等于μjη+djj等于1,2（2）

则,结构方程式有：

η等于Bη+Γξ+ζ（3）

其中,B为内生潜在变量的系数,Γ等于（γ1,γ2,γ3）是外生潜在变量的系数向量,ξ等于（ξ1,ξ2,ξ3）T是外生潜在变量,ζ为内生潜在变量残差.

3.运算结果和模型评价

3.1结构方程路径图

根据前文所述模型,采用极大似然法（MaximumLikelihoodEstimation,MLE）对模型参数进行估计,运行IBMSPSSAMOS22结构方程模型软件,得到了完全标准化解的输出结果和路径图.路径图见图1.

图1培训效果满意度的结构方程路径图

3.2模型整体拟合评价

根据AMOS对结构方程模型的分析,表明概念模型大体通过验证,具有理论和实证意义.

首先,各个因子载荷的绝对值大多都在0.5～1之间,都达到了0.05显著性水平,说明,模型完全符合拟合标准.

其次,从绝对适配度、简约适配度和增值适配度三个方面的指标,对拟合良好性指标（GFI）、拟合优度（CMIN/DF）、非常规拟合指标（NFI）、近似均方根误差估计（RMSEA）以及比较拟合指标（CFI）等进行分析,发现本文所述的结构方程模型具有不错的拟合度,拟合程度较好,具有进一步分析的价值.详见表2.

3.3效度分析

观测变量对潜在变量的标准化估计参数,可以有效地反映其两者之间的相关程度,同时也反映了潜在变量对观测变量的解释能力.

由图1的培训效果满意度的结构方程路径图上可以看出,3个潜在变量在12个观测变量上的标准化因子载荷不小于0.80的有9个,根据结构方程模型对内容效度的相关评价原则,如果标准化因子载荷大于0.80,那么复相关系数有：R2>0.5,这就是说该潜在变量可以解释量表相应问题的50%以上.3.4信度分析

一个好的结构方程模型,必须是稳定可靠的,这说明了调查问卷指标是内部一致的.本文检验结构方程模型的这种内部一致性,使用了建构信度（ConstructReliability）检验.结构方程模型的建构信度是指潜在变量与其对应观测变量的一致性程度,其具体计算如下：

CR等于∑λi2∑λi2+∑ei（4）

其中,CR为建构信度,λi为观测变量在潜在变量上的标准化因子载荷参数,ei为是观测变量的测量误差.如果建构信度较高,则表示指标之间有高互为关联（inter-correlated）存在.此时,可以有信心认为此次调查的指标之间是一致的.如果信度较低,则表示其较不一致,并且对此潜在变量而言,是比较差的指标.

虽然并没有一个首要规则来决定到底多高的系数才能够认为信度是好的,但相当多的研究采用如下较为粗率的判断原则：信度系数在0.9以上认为是“优秀的”（Excellent）；在0.8左右,是“非常好”（VeryGood）；在0.5以上,则可以接受（acceptable）[5].

从表3可以看出,四个潜在变量的建构信度都已达到0.5以上,在0.75左右,说明本文观测变量与潜在变量的一致性还是较高的,观测变量能够较好地解释和支持对应的潜在变量.

4.模型分析与结果讨论

4.1模型分析

从第3.1节的培训效果满意度的结构方程路径图（图1）可以看出,对“A课程方面”影响最大的观测变量是“A3工作适应”和“A4教学案例”.由此可见,职业教育培训与高校教学是有很大不同的.参加职业教育培训的学员,在课程方面更关注学到的内容是否与自己的工作相适应,自己所面临的情况在哪些方面可以借鉴课堂教学的案例.这也对职业教育培训的教师提供了参考意义,在选取课程内容时,更接近现实的工作；在选用教学案例方面,应及时更新用例情况,以便学员迁移学习.

对“B教师情况”影响最大的观测变量是“B1备课充足”和“B3

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