amos验证性因子分析步步教程Word格式.docx
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绘制好的潜变量图形如图7-8。
第二步设置潜变量之间的关系。
使用
来设置变量间的因果关系,使用
来设置变量间的相关关系。
绘制好的潜变量关系图如图7-9。
图7-7潜变量命名
图7-8命名后的潜变量
图7-9设定潜变量关系
第三步为潜变量设置可测变量及相应的残差变量,可以使用
绘制,也可以使用
和
自行绘制(绘制结果如图7-10)。
在可测变量上点击右键选择ObjectProperties,为可测变量命名。
其中VariableName一项对应的是数据中的变量名(如图7-11),在残差变量上右键选择ObjectProperties为残差变量命名。
最终绘制完成模型结果如图7-12。
图7-10设定可测变量及残差变量
图7-11可测变量指定与命名
图7-12初始模型设置完成
第二节模型拟合
标准化系数是将各变量原始分数转换为Z分数后得到的估计结果,用以度量变量间的相对变化水平。
因此不同变量间的标准化路径系数(或标准化载荷系数)可以直接比较。
从表7-17最后一列中可以看出:
受“质量期望”潜变量影响的是“质量感知”潜变量和“感知价格”潜变量;
标准化路径系数分别为0.434和0.244,这说明“质量期望”潜变量对“质量感知”潜变量的影响程度大于其对“感知价格”潜变量的影响程度。
一、参数估计结果的展示
图7-17模型运算完成图
使用Analyze菜单下的CalculateEstimates进行模型运算(或使用工具栏中的
),输出结果如图7-17。
其中红框部分是模型运算基本结果信息,使用者也可以通过点击Viewtheoutputpathdiagram(
)查看参数估计结果图(图7-18)。
图7-18参数估计结果图
详细信息包括分析基本情况(AnalysisSummary)、变量基本情况(VariableSummary)、模型信息(NotesforModel)、估计结果(Estimates)、修正指数(ModificationIndices)和模型拟合(ModelFit)六部分。
在分析过程中,一般通过前三部分了解模型,在模型评价时使用估计结果和模型拟合部分,在模型修正时使用修正指数部分。
二、模型评价
1.路径系数/载荷系数的显著性
参数估计结果如表7-5到表7-6,模型评价首先要考察模型结果中估计出的参数是否具有统计意义,需要对路径系数或载荷系数进行统计显著性检验,这类似于回归分析中的参数显著性检验,原假设为系数等于。
Amos提供了一种简单便捷的方法,叫做CR(CriticalRatio)。
CR值是一个Z统计量,使用参数估计值与其标准差之比构成(如表7-5中第四列)。
Amos同时给出了CR的统计检验相伴概率p(如表7-5中第五列),使用者可以根据p值进行路径系数/载荷系数的统计显著性检验。
譬如对于表7.5中“超市形象”潜变量对“质量期望”潜变量的路径系数(第一行)为0.301,其CR值为6.68,相应的p值小于0.01,则可以认为这个路径系数在95%的置信度下与0存在显著性差异。
表7-5系数估计结果
未标准化路径系数估计
S.E.
C.R.
P
Label
标准化路径系数估计
质量期望
<
---
超市形象
0.301
0.045
6.68
***
par_16
0.358
质量感知
0.434
0.057
7.633
par_17
感知价格
0.329
0.089
3.722
par_18
0.244
-0.121
0.082
-1.467
0.142
par_19
-0.089
-0.005
0.065
-0.07
0.944
par_20
-0.004
顾客满意
0.912
0.043
21.389
par_21
0.878
-0.029
0.028
-1.036
0.3
par_23
-0.032
顾客忠诚
0.167
0.101
1.653
0.098
par_22
0.183
0.5
0.1
4.988
par_24
0.569
a1
1
0.927
a2
1.008
0.036
27.991
par_1
0.899
a3
0.701
0.048
14.667
par_2
0.629
a5
0.79
a4
0.061
12.852
par_3
0.626
a6
0.891
0.053
16.906
par_4
0.786
a7
1.159
0.059
19.628
par_5
a8
1.024
0.058
17.713
par_6
0.816
a10
0.768
a9
1.16
17.911
par_7
0.882
a11
0.758
0.068
11.075
par_8
0.563
a12
1.101
0.069
15.973
par_9
0.784
a13
0.983
0.067
14.777
par_10
0.732
a18
0.886
a17
1.039
0.034
30.171
par_11
0.939
a15
0.963
a14
0.972
0.127
7.67
par_12
0.904
a16
1.009
0.033
31.024
par_13
0.95
a24
0.682
a23
1.208
0.092
13.079
par_14
0.846
注:
“***”表示0.01水平上显著,括号中是相应的C.R值,即t值。
表7-6方差估计
方差估计
3.574
0.299
11.958
par_25
z2
2.208
0.243
9.08
par_26
z1
2.06
0.241
8.54
par_27
z3
4.405
0.668
6.596
par_28
z4
0.894
0.107
8.352
par_29
z5
1.373
0.214
6.404
par_30
e1
0.584
0.079
7.363
par_31
e2
0.861
0.093
9.288
par_32
e3
2.675
0.199
13.467
par_33
e5
1.526
0.13
11.733
par_34
e4
2.459
0.186
13.232
par_35
e6
1.245
0.105
11.799
par_36
e7
0.887
0.103
8.583
par_37
e8
1.335
0.119
11.228
par_38
e10
1.759
0.152
11.565
par_39
e9
0.976
0.122
7.976
par_40
e11
3.138
0.235
13.343
par_41
e12
1.926
0.171
11.272
par_42
e13
2.128
0.176
12.11
par_43
e18
1.056
11.832
par_44
e16
0.42
0.052
8.007
par_45
e17
0.554
9.103
par_46
e15
0.364
0.591
0.616
0.538
par_47
e24
3.413
0.295
11.55
par_48
e22
3.381
0.281
12.051
par_49
e23
1.73
0.252
6.874
par_50
e14
0.981
0.562
1.745
0.081
par_51
“***”表示0.01水平上显著
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