【问题标题】:"initial values are not feasible" error message while running structural equation model in Stata?在Stata中运行结构方程模型时出现“初始值不可行”错误消息?
【发布时间】:2013-06-13 09:52:07
【问题描述】:

我正在研究一个包含 47 个观察变量和 6 个潜在变量的结构方程模型 (sem) 模型,其中 5 个观察变量是内生的,一个潜在变量是内生的。数据没有缺失值,样本量为 4,634。

我使用以下命令在 Stata 中运行 sem

sem (I   -> i1 i2 i3 i4 i5_1)                                  ///
    (N   -> n1 n2 n3 n4)                                       ///
    (S   -> s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9)                        ///
    (T   -> t1 t2 t3 t4)                                       ///
    (SES -> se1 se2 se3 se4 se5 se6 se7 se8 se9 se10           ///
            se11 se12 se13 se14 se15 se16 se17 se18 se19 se20) ///
    (CS  -> c1 c2 c3 c4 c5)                                    ///
    (CS  <- I N S T SES) 

它返回以下错误消息:

initial values are not feasible

为什么我会收到此消息?我该如何处理这个错误?

【问题讨论】:

  • this 可能会帮助你
  • 我有 5 个依赖变量的指标,我该如何回归?
  • 该错误消息可能意味着很多事情,要确定它,我们需要查看您键入的 exact sem 命令。
  • sem (I -> i1 i2 i3 i4 i5_1) (N -> n1 n2 n3 n4) (S -> s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9) ( T -> t1 t2 t3 t4 ) (SES -> se1 se2 se3 se4 se5 se6 se7 se8 se9 se10 se11 se12 se13 se14 se15 se16 se17 se18 se19 se20) (CS-> c1 c2 c3 c4 c5) (CS
  • 测量:i1 i2 i3 i4 i5_1 n1 n2 n3 n4 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 t1 t2 t3 t4 se1 se2 se3 se4 se6 se7 se8 se9 se10 se11 se12 se13 se14 se15 se16 se17 se18 se19 se20 c1 c2 c3 c4 c5 潜在:CS 外生变量 潜在:INST SES 拟合目标模型:初始值不可行 r(1400);

标签: stata


【解决方案1】:

我会先分别查看每个测量模型,看看是否存在问题。即:

sem ( i1 i2 i3 i4 i5_1 <- I)

sem ( i1 i2 i3 i4 i5_1 <- N)

等等

我的猜测是 SES 的模型可能会成为问题所在。


编辑:

根据您的评论,我们现在知道孤立的测量模型会收敛。下一步是检查每个测量模型,看看它们是否有意义:每个负载是否都有预期的符号?是否存在出乎意料的大或小负载?如果你看到了,你需要弄清楚为什么会这样。这只需要盯着您的数据,查看图表和相关表。

如果您的测量模型没有问题,那么下一步就是查看结构部分。显然你不能做与测量模型相同的技巧,也就是说,你不能在没有测量模型的情况下估计结构部分。结构包含潜在变量,并且是测量模型定义了它们是什么。因此,如果没有测量模型,就无法识别结构模型。

我会做的是简化你的模型,而不是增加复杂性直到你遇到问题。例如,我可以从:

sem (I  -> i1 i2 i3 i4 i5_1) ///
    (CS -> c1 c2 c3 c4 c5)   ///
    (CS <- I)

然后继续:

sem (I  -> i1 i2 i3 i4 i5_1) ///
    (N  -> n1 n2 n3 n4)      ///
    (CS -> c1 c2 c3 c4 c5)   ///
    (CS <- I N)

等等

这样你就可以找到哪个潜在变量引起了麻烦。我的第一步是查看该变量的测量模型并查看该变量的规模。默认情况下,sem 通过将该变量的负载设置为 1“借用”观察变量之一的比例。该变量在某种意义上是否“奇怪”?同样,我还将查看您的内生潜在变量CS 的规模。如果它们很奇怪,您可以选择将另一个具有更合理比例的变量的加载限制为 1,或者您可以通过将潜在变量的方差限制为 1 来“标准化”您的潜在变量。

【讨论】:

  • 我已经检查过这种方式,每次测量都没有给出错误,但最终的结构方程遵循错误消息 sem (C
  • 请有人指导我问题出在哪里,我该如何纠正?
  • 我解释了您的问题,因为您试图扩展我的建议,即分别查看每个测量模型以分别查看模型的结构部分,您在没有任何测量模型的情况下尝试sem(C &lt;- I N S T SES)。如果这是真的,那么 Stata 告诉您该模型无法估计是正确的。
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