试论作为一种研究思路的结构方程模型

摘 要：结构方程模型（SEM）是一种采用验证性研究路径分析某一现象结构理论的统计方法。近年来已逐步运用于外语教育的多个研究领域，但在实际应用中却存在明显误区，即SEM研究的设计方案多数是探索性分析。这既不同于国外学者的验证性研究取向，也违背了SEM重在验证性分析的基本原则。从方法论的高度审视SEM的实质，指出SEM不仅是一种非实验研究范式，更是一种极具价值的研究思路，即先理论后实证具有普适性的研究思路。此外，还从理论的基本特征出发，结合语言研究的具体案例探讨SEM的主要适用情况。

关键词：结构方程模型；外语教育研究；验证性分析；研究思路；适用情况

中图分类号：H01

文献标识码：A 文章编号：1672-1101（2014）02-0069-06

收稿日期：2013-11-10

基金项目： 福建省教育厅社科项目“中国学生英语阅读的内在结构研究”（JA10108S）资助

作者简介：李光泽（1975-），男，福建德化人，讲师，博士，研究方向：心理语言学、语言学方法论。

Structural equation modeling as a research approach

LI Guang-ze

（School of Foreign Languages， Fujian Normal University， Fuzhou 350007， China）

Abstract：Structural equation modeling （SEM） is a statistical methodology that takes a confirmatory approach to the analysis of a structural theory bearing on some phenomenon. In recent years， SEM has been applied in various areas of foreign language education research in China， but in practice， the majority of Chinese scholars took an exploratory approach， rather than the confirmatory one adopted either by the researchers in the West or by SEM itself. Therefore， the present paper examines the nature of SEM from the perspective of methodology， pointing out that SEM is not only a paradigm for non-experimental research，but also a worthwhile research approach， known as the “theory-then-research” approach. In light of basic theoretical features， the paper also discusses major scenarios using SEM illustrated by case study.

Key words：structural equation modeling； foreign language education research； confirmatory analysis； research approach； scenarios using SEM

结构方程模型（Structural equation modeling， 简称SEM）是一种采用验证性研究路径分析某一现象结构理论的统计方法[1]。目前，SEM已广泛运用于教育学、心理学和社会学等研究领域，也逐步运用于外语教育研究[2]。SEM之所以受到众多研究者的青睐，其中最主要的一个原因是，跟传统的统计方法相比，结构方程模型具有无可比拟的优越性，主要体现在四个方面[1，3]。首先，SEM处理难以直接观测的变量具有独特的优势。社会科学或行为科学往往会涉及到大量的不可直接观测的变量，如智力倾向、语言能力、学习动机、幸福感等，这些概念大多也没有公认的测量指标和统一工具。这些概念在SEM中即为所谓的“潜在变量”。从这个方面来讲，SEM是可检验潜在变量（latent variable）和观测变量（observed variable）之间关系的唯一一种多元统计方法，因为传统统计方法只能处理观测变量。其次，SEM采取验证性（假设检验）而非探索性的数据分析路径，相反，传统统计方法，如相关分析、探索性因子分析，在性质上属于描述性的。再次，SEM可同时处理多个因变量，而回归分析或路径分析每次却只能计算一个因变量。SEM还容许自变量和因变量含有测量误差，回归分析和路径分析却要假设每个变量没有测量误差。最后，SEM可同时估计分析因子结构（潜变量与观测变量的关系）和因子关系（潜变量之间的关系），并估计整个模型的拟合程度以及计算不同模型对同一样本数据的拟合程度。

在国内，SEM在外语教育研究的具体运用始于20世纪90年代末的写作研究[4]，随后逐渐扩展到学习动机、语误分析、语言测试、情感因素、外语磨蚀等研究领域。总体而言，10年来外语研究者对SEM的认知和运用水平有了明显提高，但深入分析现有研究并结合近期的文献综述[5]，不难发现SEM在外语教育研究中的使用存在两大问题：一是尚未引起研究者的足够重视，1999年以来的10年间共发表14篇实证研究，可谓凤毛麟角。显然，SEM及其运用还待于进一步推广和普及。二是SEM具体研究方案大多以探索性分析为主，与国外学者用SEM来验证事先假定的理论模型的倾向构成鲜明对照，也违背了SEM重在对事先假定好的理论模型进行验证性分析的基本原则[2]84-89。造成目前外语界SEM运用误区的主要原因可能在于研究者未能认清和把握SEM的实质，另一方面，可能是外语期刊专门介绍SEM的文章[6-7]过于重视SEM建模步骤和软件技术操作，未能强调SEM研究所蕴含的理论先行的前提性条件，更疏忽了在SEM模型设定阶段应如何根据理论和前人研究提出理论模型的关键论证，从而未能给研究者以正确的导向。

鉴于此，本文从方法论的高度审视SEM的实质，指出SEM不仅是一种非实验研究范式，更是一种重要的研究思路，即先理论后实证的研究思路。此外，还从理论的基本特征出发，结合具体的研究案例探讨SEM的主要适用情况。

一、结构方程模型的实质

想要探究SEM的实质，有必要了解SEM研究与分析的基本过程（见图1）。

图1 SEM研究步骤与过程大多书籍或文章讨论SEM使用过程时主要侧重模型设定、模型识别、模型估计、模型检验、模型修正等五个步骤的介绍，但本文采用的SEM研究过程示意图却旗帜鲜明把理论作为研究的起点，因而更好地揭示出SEM研究的特性。本文SEM研究过程示意图引自Structural Equation Modeling using AMOS： An Introduction http：//www.utexas.edu/its-archive/rc/tutorials/stat/amos/。

从图1可见，SEM研究首先从理论出发，根据理论构建一个或几个模型，然后研制测量构建（constructs）的研究工具并进行数据收据，紧接着使用SEM统计软件（如LISREL，EQS，AMOS）着手模型验证，获得分析结果之后，又重新回到理论背景中加以解释，最终促进了理论发展。显然，从研究过程来看，SEM研究在本质上是理论驱动的，它的过程实际上是检验模型的过程，也就是说，它是对事前假定的模型的检验，而不是作事后的判断。正如SEM研究者所指出的“模型准备阶段是结构方程模型分析的真正核心价值所在”[8]5。

上述分析与SEM主流研究者所持的SEM属于验证性分析的看法[1-3]一致。根据研究者对自己所提出模型的信心和把握，SEM通常可分为三类分析：纯粹验证（strictly confirmatory）、选择模型（alternative models）和产生模型（model generating）。纯粹验证是指研究者只提出一个理论模型，然后验证模型与样本数据的拟合度，从而决定是接受还是拒绝该模型。这类的分析在实际研究中并不多见。选择模型是指研究者提出多个不同的理论模型，在模型与数据拟合检验中，选取与数据最佳拟合的模型。选择模型分析在研究中比较常见。可能在研究中最常见的SEM分析是产生模型，研究者首先提出一个或几个理论模型，检验模型与数据的拟合程度，然后根据理论和相关研究分析模型中拟合欠佳的部分，不断修改模型，直至产生一个最佳模型。由此可见，尽管产生模型的分析具有探索性成分，但SEM的三类分析都应具备坚实的理论基础。

SEM理论驱动或模型检验的特点与常见的实验研究范式又有何异同呢？一般认为，实验研究的基本过程是提出假设和检验假设[9]，具体包括：（1）根据现有的文献（理论模式和实证研究）提出具体的研究问题以及具体研究假设；（2）实施实验方案，涉及调查方案、调查工具和调查步骤（受试的抽样与分配和无关变量的控制）；（3）进行统计分析；（4）得出实验结果，并解释实验结果。显而易见，SEM研究与实验研究具有高度一致的理论旨趣和研究思路，即由理论驱动，旨在检验变量之间的因果关系。主要差别在于，实验研究注重严格实验控制，如样本的抽样和无关变量的控制，而SEM则是一种非实验方法，用于解决一些难以用实验方法解决的问题，尤其是那些不具备检验理论方法或者出于伦理考虑实验设计缺乏可行性的研究问题[1，10]。可见，SEM研究和实验研究范式具有互补性，分别适用于非控制条件和控制条件的研究环境。

从上文讨论的SEM研究过程、分析类型以及与实验研究范式的异同来看，SEM绝不仅仅是一种多元统计方法，更是一种极具价值的研究思路。Ellis《第二语言习得研究》[11]一书总结区分了二语习得理论建构的两种方法：先实证后理论的研究方法（the “research-then-theory” approach）和先理论后实证的研究方法（the “theory-then-research” approach）。其中，先理论后实证的研究方法要求研究者先提出明确的、具有因果关系的理论，并根据理论形成可验证的预测，然后开展实证研究加以检验。如果预测未被证实，那么就修改理论，提出新的预测（或者一并放弃理论），如果研究发现证实了预测，那么就验证一个新的预测。很显然，上文描述的SEM研究过程和分析类型正好反映了先理论后实证研究方法的基本特征。换句话说，SEM研究是建构理论、修正理论和发展理论的重要途径。不仅如此，SEM研究思路还与当代语言学理论的探索模式，即“假设→推衍→预测→观察→新假设→新推衍→新预测→新观察”[12]，如出一辙，有异曲同工之妙。在这个模式中，“假设→预测”与“观察”分别属于理论预测阶段和实证检验阶段，而且二者构成一个研究环，与SEM研究过程高度相似。简言之，SEM是一种非实验研究范式，体现了先理论后实证具有普适性的研究思路。

二、结构方程模型的主要适用情况

既然SEM是先理论后实证的非实验研究范式，那么它主要适用于何种情形？这个问题在以往介绍SEM的文章[6-7]中很少提及，因而很有必要加以讨论。SEM研究是理论驱动的，这就意味着SEM的具体使用情形与理论的基本特征息息相关。什么是理论呢？根据Kerlinger & Lee的定义[13]，理论是“一组相互联系的概念、定义和命题，通过明示变量之间的关系系统提出对相关现象的观点，其目的在于解释和预测现象”。这一定义表明，理论是由一组定义明确而且相互关联的概念构成的，理论还明确阐述了这些变量（概念）之间的相互关系。而一个好的理论必须是可验证的，可验证性是理论具备科学性的基本条件之一，因为只有能够被验证的理论才能修正其中的错误，使其得以更好解释和预测现象[8]5-9。

因此，SEM至少在两个方面大有可为：一是概念结构验证（验证性因子分析），用于验证概念的属性特征，特别是那些难以用单一任务测量的概念，如语言水平、跨文化交际能力等。具体而言，就是检验潜变量与观测变量之间的关系是否合理有效；二是关系结构验证（结构方程模型），用于验证研究中所涉及的概念（变量）之间的关系，如语言水平与跨文化交际能力呈单向还是双向关系。同时需要指出的是，一些调节变量（如性别）可能对模型整体产生影响[14]，也就说，有时研究者还应检验理论上设定的模型是否适用于不同的样本，如不同区域、不同调查时间、不同性别。这就是SEM多组分析[15]。

以下，笔者结合自身的研究案例[16]就SEM的两种基本适用情况分别给以讨论和分析。本研究以346名小学生为研究对象，探讨语音意识的实质及其在汉语阅读中的作用路径。语音意识（phonological awareness）是心理语言学一个非常活跃的研究领域，研究表明语音意识对儿童早期阅读发展（词汇阅读）起到关键作用，语音意识与阅读的关系还表现出跨语言的一致性或普遍性。但语音意识的内在本质特征及作用机制有待于研究。本研究以词汇阅读过程和词汇表征的理论视角为切入点，详细分析语音意识的内在特征及其对阅读的作用路径。理论分析结果表明，语音意识在本质上反映了语音表征质量，具体包括特定单词语音表征和形音对应语音表征两大特征，两大特征在阅读时独立发挥作用。

这样，本研究就有了2个研究目标：（1）验证语音意识双特征模型是否成立（见图2）；（2）验证语音意识两大特征能否独立作用于阅读（见图3）。根据研究目标以及SEM要求每个潜变量至少由两个以上的观测任务来测量的研究前提，本研究的语音意识任务包含声母判断任务和韵母判断任务，而且均采用听觉和视觉两种测量方案。听觉的声母-韵母意识两个任务用于测量语音意识的特定单词语音表征，而视觉的声母-韵母意识两个任务测量形音对应语音表征。阅读能力主要考察词汇加工效率，具体任务是反义词判断和句子命题判断。

在数据收集之后，运用AMOS 5.0统计软件对上述研究目标分别进行验证性因子分析和结构方程模型，关注的拟合指标有：卡方值（X2）、自由度（DF）、卡方值与自由度之比（X2/DF）、拟合优度指数（GFI）、规范拟合指数（NFI）、比较拟合指数（CFI）以及平方根残差值（RMSEA）。此外，在SEM模型建构图中（图2、图3），椭圆形表示潜在变量，矩形表示观测变量，圆形则表示测量误差。单箭头表示预测与被预测的关系，而双箭头表示相关关系。

（一）概念结构模型验证

为了检验语音意识两大特征模型是否成立，本研究分别构建了单特征模型和双特征模型（图2）加以对比验证。单特征模型是指四个语音实验任务依附于单一因子，与双特征模型形成对照。验证性因子分析的结果见表1。一般认为，X2/DF值介于1到3（越小越好），拟合优度指数（GFI）、比较拟合指数（CFI）、规范拟合指数（NFI）等拟合指数应在0.90以上（越近于1越好），平方根残差值（RMSEA）小于0.08（越小越好），可以较好地拟合数据，验证模型。从表1的拟合情况来看，研究数据明显拒绝单特征模型，而支持了双特征模型，从而证实本研究理论分析提出的语音意识本质特征具有心理现实性。

表1 研究数据与语音意识特征模型的拟合情况

图2 语音意识双特征模型

注：ONSETVIS和RIMEVIS分别指视觉的声母和韵母判断任务，ONSETAUD和RIMEAUD分别指听觉的声母和韵母判断任务，word-spe和graph-phon分别指特定单词语音表征和形音对应语音表征。

（二）关系结构模型验证

语音意识两大特征能否独立作用于阅读是另一个需要验证的问题。为此，本研究建构了3个结构方程模型：独立作用模型（图3）、特定单词语音表征间接作用模型、形音对应语音表征间接作用模型。独立作用模型是指语音意识两大本质特征都直接作用于阅读。特定单词语音表征间接作用模型是指形音对应语音表征直接作用于阅读，而特定单词语音表征通过形音对应语音表征间接作用于阅读。形音对应语音表征间接作用模型是指形音对应语音表征通过特定单词语音表征间接作用于阅读。表2的拟合数据分析表明，独立作用模型与研究数据构成最佳拟合，进一步从语音意识的作用机制角度证实了语音意识两大本质特征构成的适恰性。图3进一步显示，特定单词语音表征与形音对应语音表征对阅读的直接影响系数分别为0.37（P=0.002<0.01）和0.38（P=0.002<0.01），两个因素共解释阅读50%的变异。

表2 研究数据与语音意识作用模型的拟合情况

图3 独立作用模型

注：ONSETVIS和RIMEVIS分别指视觉的声母和韵母判断任务，ONSETAUD和RIMEAUD分别指听觉的声母和韵母判断任务，word-spe和graph-phon分别指特定单词语音表征和形音对应语音表征，LEXICAL和PROP分别指词汇判断和命题判断。

总之，本研究遵循SEM先理论后实证的研究思路，首先通过理论分析提出语音意识具有两大本质特征，且两大特征独立作用于阅读过程的构想，然后运用验证性因子分析和结构方程模型加以检验。数据分析结果表明，理论模型与研究数据拟合比较理想，从而证实了本研究有关语音意识本质特征的论断，其结果深化了对语音意识的本质认识。

三、结语

从以上有关SEM的研究过程、研究思路、适用情况以及具体实例的分析，可以得出：（1）SEM比起传统的统计方法具有多个方面的独特优势，首先体现在处理难以直接测量的变量；（2）SEM研究在本质上是理论驱动的，其过程是检验模型的过程；（3）作为一种非实验的研究范式，SEM研究凸显了先理论后实证的研究思路；（4）SEM的适用情况与理论的基本特征有关，主要用于概念结构验证和关系结构验证。

由SEM的上述特点可以预见，SEM在外语教育研究领域具有广阔的应用前景。原因有二：一方面，外语学习不仅涉及语言能力和语用能力的中介语系统，还受到智力、年龄、性别、学能、动机、策略、风格等学习者内部因素以及包括社会环境、家庭环境、学校环境、课堂环境和教学方法的学习者外部因素的影响[17]。这就意味着外语教育研究必然要考察这些因素和它们之间可能存在的关系，及其对外语学习者语言能力发展的影响；另一方面，在众多的SEM统计软件中，AMOS简单易学，无需计算机编程，通过菜单式操作就可完成模型验证的全过程[8]，这有助于外语研究者的掌握和运用。

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[责任编辑：吴晓红]

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