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测量尺度-统计

测量尺度（measurement scale），指用于度量变量的一种尺度，在结构方程模型中，是模型识别依据的必要条件之一。可通过将潜变量的方差设为 1，即将潜变量标准化，或将潜变量的观测标识中任何一个因子负载设为 1 来设定。

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矩结构-统计

矩结构（moment structure），指样本矩阵（样本数据的协方差或相关矩阵）与模型参数和总体矩阵（总体协方差或相关矩阵）之间的关系结构。

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约束参数-统计

约束参数（constrained parameter），指在结构方程模型中，根据研究者的理论假设，通过设定等式或限制条件以规定其取值的参数。

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固定参数-统计

固定参数（fixed parameter），指在结构方程模型中，由研究者根据先验知识或理论知识而事先设定的参数，其取值不由模型拟合过程估计。

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自由参数-统计

自由参数（free parameter），指在结构方程模型中，未被理论设定的参数，其取值通过数据进行估计。

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导出模型-统计

导出模型（generative model），指在构建结构方程模型时，对原始模型作限制、简化、扩展或调整参数而产生的次级模型。

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备选模型-统计

备选模型（alternative model, AM），在在构建结构方程模型时，用于与主要理论模型比较的替代性模型，以评估不同理论模型对观测数据的拟合程度。

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纯粹验证模型-统计

纯粹验证模型（strictly confirmatory model），指在构建结构方程模型时，采用严格的、事先设定的理论结构和参数设定来拟合观测数据的模型。

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模型设定-统计

模型设定（model specification），指构建结构方程模型时对模型的基本结构和参数的设定，包括纯粹验证模型、选择最优模型和导出模型三种形式。

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载荷-统计

载荷（load），又称“负荷”，指观测变量与潜在变量或因子之间的相关性强度。反映观测变量对潜在变量或因子的贡献程度。

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路径图-统计

路径图（path diagram），指反映变量之间相互关系的路线图。应展示观察变量对潜变量的回归系数，潜变量之间的回归系数，与观测变量相关的测量误差，潜变量预测值的残差4 个方面的内容。单箭头表示因果关系，双箭头表示相关关系。 ...

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结构模型-统计

结构模型（structural model），指描述潜在变量之间关系的模型部分。它是结构方程模型的两大核心组成部分之一，主要用于分析和验证潜在变量之间的因果关系或预测关系。

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验证性因子分析-统计

验证性因子分析（confirmatory factor analysis, CFA），又称“证实性因子分析、确定性因子分析”，指在观测变量间与潜在变量之间内在结构已知的情况下，确定观测变量在潜在变量上负荷的大小、验证数据与已知结构的吻合程度的分析方法。 ...

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斜交旋转-统计

斜交旋转（oblique rotation），指通过调整因子载荷矩阵，允许经旋转后的因子载荷矩阵中因子间存在一定程度的相关性，使新的因子轴穿过因子图上的聚集点，这些点在新因子轴上呈较大负荷，而在其它因子轴上的负荷几乎等于零，从而提高新因子的可解释性。 ...

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方差最大正交旋转-统计

方差最大正交旋转（varimax orthogonal rotation），指因子分析中常用的旋转方法，通过调整因子载荷矩阵，使每个公共因子的变量相对载荷的方差之和最大化，且保持原共性因子的正交性及公共方差总和不变，以减少每个潜在因子上具有最大载荷的可测变量数，简化对潜在因子的解释。 ...

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因子旋转-统计

因子旋转（factor rotation），指因子分析中，通过调整因子载荷矩阵来提高潜在因子可解释性的数学变换技术，通过对原始潜在因子作线性变换转化为一组新的潜在因子，使得新的潜在因子与可测变量之间的因子载荷向0 或1 两极分化，旋转后原可测变量隐含的潜在因子的个数及实际意义不会改变，有正交旋转和斜交旋转。 ...

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迭代主因子法-统计

迭代主因子法（iterated principal factor method），指通过迭代估计观测数据的因子载荷和个性方差，反复调整模型参数以更准确地拟合数据的因子模型估计方法。

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主因子法-统计

主因子法（principal factor method），指通过对观测数据的协方差矩阵进行因子分解，提取与潜在因子相关的方差，以揭示数据中的共性结构的因子模型估计方法。

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主成分法-统计

主成分法（principal components factor method），指通过对观测数据的协方差矩阵进行特征值分解，提取主成分并计算主成分载荷和得分，以解释数据方差的因子模型估计方法。

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因子模型估计-统计

因子模型估计（factor model estimation），指通过对观测数据建模，估计潜在因子与观测变量之间的关系的方法。以揭示数据的潜在结构和关联，估计方法包括主成分法、极大似然法、主因子法和迭代主因子法等。

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