结构方程模型路径系数不显著的两个重要隐性原因！！
2018-07-30 08:40阅读：
我们在做结构方程模型分析时，通常会遇到变量间路径系数不显著，也就是假设有影响的变量之间没有影响（统计上）。路径系数不显著的原因是多方面的，比如样本量问题、极端值问题等等，但有两个“隐藏很深”、很多人容易忽视的原因：
第一个隐性原因是变量的一致性太高或变异太小。我们都知道，根据方差协方差分析原理，一个变量X对另一个变量Y产生较大的影响，在统计上的表现就是X的变化能够引起Y足够大的变化，如果X或Y数据本身差异很小（例如通过问卷调查学生对网贷的态度，如果题目设计不好，则有可能绝大多数人回答的分值都一样或很接近，很少变化），那相应的“引起变化的量”或能够被解释的方差也很小，导致统计上不显著。
第二个隐性原因是变量间关系可能并非线性的，而一般的结构方程模型软件使用（或默认的）的是线性关系模型，这就可能会导致本身可能是非线性关系（如倒U型）但线性关系没能通过检验。
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