一步步教Amos结构方程建模_精品文档.pdf
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1结构结构方程模型方程模型之之AmosAmos操作操作11设置设置模型模型模板模板22验证性因素分析验证性因素分析33验证结构验证结构方程模型方程模型44交叉交叉验证验证crosscross-validationvalidation55中介中介效应效应分析分析66调节效应调节效应77中介的调节模型(调节的中介模型中介的调节模型(调节的中介模型)88模型模型修正修正注:
Amos算的是组成信度,一般认为,科隆巴赫系数是信度的下限,组成信度是信度的上限。
CFA(一般要求:
CR0.7,AVE0.5)11、设置设置模板模板一个构面3个题目,选择数据档,选择输出的数据,进入View显示变量名。
另存为模板。
步骤1、选择数据库2步骤2、设定分析属性,需要输出的内容步骤3、设定View显示变量名称22、验证性因素分析验证性因素分析2.2.11、分析各个构面的因子分析各个构面的因子负荷负荷3因子负荷0.5必须删除,0.7CR0.7,AVE0.5AVE0.5)2.2.33、制作、制作CFACFA汇报表(一般要求汇报表(一般要求:
CR0.7CR0.7,AVE0.5AVE0.542.2.44、分析区别效度、分析区别效度5收敛效度区别效度AVEintentionimpulseperqualcognition0.5740.7580.7580.5550.7320.7450.7450.6390.680.3330.7990.7990.540.8070.5950.6440.7350.735AVEAVE开跟开跟号号的值的值小于小于构面之间的相关构面之间的相关0.7350.8070.7350.7时。
3、模型比较法:
通过模型比较检测因子相关系数。
注意事项:
绝大多数软件设定的都是非标准化估计值,即协方差,需进行标准化设定(其实就是固定方差为1)建议适用:
因子与因子相关0.7时2.5.12.5.1方法方法11:
不处理不处理。
,AVE开跟号的值大于大部分的构面之间的相关。
虽然发现有一个值不符合,但是二者差异不大,仍在可接受的范围,说明区别效度仍存在。
2.5.22.5.2方法方法22:
BoostBoostraprap自助法,重复抽样1000次,计算相关的标准误。
如果相关加减两倍的相关标准误,结果不包含1,就认为区别效度可以接受。
适用于当构面之间的相关大于0.7的时候,甚至0.85对于样本而言,标准差=样本的波动大小。
标准误=样本均值波动大小(意味着多次抽样求均值)6按照数据规律:
当样本n30(有人建议50)时,样本均值的分布服从正态分布。
bootstrap估计方法思路:
1、指定抽样的总次数N。
2、每次从样本中进行简单抽样(有返回抽),计算均值。
3、利用N个均值计算均值的标准差(标准误)计算置信区间。
PairsofcorrelationPointEstimateBoostrapfor1000times95%confidenceintervalSEbias-correctpercentileLowerUpperLowerUpperLowerUpper7cognitionperceivequality0.6440.0490.5461.7360.5310.7350.5310.735perceivequalityimpulse0.3330.0650.2030.7390.2120.4580.2050.457impulseintention0.7320.0480.6362.0040.6220.8180.6230.819cognitionimpulse0.5950.0590.4771.5490.4780.7070.4770.706cognitionintention0.8070.0340.7392.2850.7310.870.740.872perceivequalityintention0.680.0460.5881.8560.5810.7630.5820.764表格说明:
第一列现实构面之间的相关关系,第二列点估计值是每个值的估计。
左右区间((+-2)均没有包含1,说明有区别度。
三种方式的值均没有包含1,区分效度可以接受。
2.5.32.5.3方法方法33:
设定构面之间的标准化相关系数为1。
但是模型中设定只能设定非标准化估计(协方差),不能设定标准化估计。
直接设定是设定的协方差矩阵为1,因此需要先将模型改为标准化估计模型,再设定。
此方法同样是适用于构面相关系数大于0.7的情况。
在线上设定任何值等于1都是设定非标准化的值为1,这是错误的。
8正确做法:
查看结果:
结果显著,拒绝构面间无区分度的假设。
933、验证结构验证结构方程模型方程模型3.3.11先查看是否符合研究假设先查看是否符合研究假设3.3.22查看指标查看指标:
1)先看模型拟合度,NPAR估计参数个数,CMIN-卡方值,Pvalue在样本领超过200时一般都会显著,因此不报告10GFIAGFI,一般0.9,0.8可接受TLI(NNFI)、CFI0.9RMSEA一般建议0.08RMR也有人报告,但是非标注化值,一般用SRMR(0.2,最好0.3,系数越高贡献越大)1112如果有误差方差出现负值,可以给它一个非常小的正值,如0.0005。
44交叉交叉验证验证crosscross-validationvalidation效度延展性与效度稳定性将同一批样本随机分成两组,进行验证是进行效度稳定性的检验。
用全新的样本进行验证才称为效度的延展性。
1、在SPSS随机分成两组,一组计算、一组验证2、在AMOS建立两个群组,并导入数据,设定群组的值133、查看结果,如果结果显著可以再次随机分组1455中介中介效应效应分析分析1、命名路径(能够区分不同变量的中介效应)2、写中介效应语法(20版和24版语法不同)3、输出设置:
输出间接效果、直接效果和总效果;设置bootstrap3、运行、查看数据15161766调节效应调节效应例:
比较男女之间是否存在模型的差异?
即性别对每条线的斜率是否具有调节作用1、设定两个群组,并选择加载的数据集和分组变量值。
2、在线上编号:
注需要对两个群组的线设定不同的编号,才能比较。
(可以同时比较所有的线,也可以单独比较某条线)(若调节模型复制自总结模型,需要取消bootstrap,和中介的语法)3、设定两个模型进行比较的线,设定的是非标准化斜率是否一致。
4、执行,看modalcomparison1819调节调节模型模型1、先对3个自变量做标准化:
分析描述性统计选入自变量将标准化得分另存为变量。
2、计算出Zcog*Zimp,和Zpq*Zimp,即两个自变量与调节变量的标准分乘积。
3、在Amos中绘制统计模型图,增加代表交互作用的构面4、运行查看结果。
如果交互作用的两条线相关显著,说明有调节效应。
因为已经经过了标准化,值的大小没有含义,只看正负。
202177中介的调节模型(调节的中介模型中介的调节模型(调节的中介模型)模型中既有中介又有调节22回归回归:
自编自编量和因变量之间的关系,量和因变量之间的关系,XX对对YY显著显著中介中介:
XX是否是否会透过会透过AA影响影响YY,鉴定鉴定A*BA*B是否是否显著显著调节调节:
不同不同情境下,情境下,XX对对YY的斜率是否一致。
的斜率是否一致。
AA11与与A2A2的斜率是否一致?
的斜率是否一致?
中介中介的调节:
的调节:
A1A1*B1*B1与与A2*B2A2*B2是否是否有有显著差异。
显著差异。
2388模型模型修正修正模型不好的原因:
1、样本太大2、模型变量太多3、数据不符合多元正态分布,多元正态分配鉴定值不能超过5。
则卡方值会膨胀因此模型修正,修正的是卡方值。
是用修正后的卡方值去算各种拟合值。
根据Boring,1993的建议,242526
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