验证性因子分析

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1、验证性因子分析一、基本原理二、基本概念三、实例分析一、基本原理结构方程模式(StructuralEquationModels，简称SEM)，早期称为线性结构方程模式(LinearStructuralRelationships，简称LISREL)或称为共变量结构分析(CovarianceStructureAnalysis)。主要目的在于检验潜在变量(Latentvariables)和外显变量(Manifestvariable,又称观察变量)之关系与数个潜在变量间的因果关系。它结合了因素分析(factoranalysis)与路径

2、分析(pathanalysis)，包涵测量与结构模式。Amos统計模式统计模式结构模式測量模式理论建构间之关系理论建构与观察指标间之关系潜在变量和外显变量外显变量（测量变量）——可直接测量潜在变量——不可直接测量的变量工作满意度：如何测量？您对自己的工作环境是否满意？在1-7分范围打分用一组问题来测量，构建测量模型X1X2X3X4123441312111二、基本概念外生变量与内生变量外生变量（exogenousobservable）是指那些在模型或系统中，只起解释变量作用的变量，即作为自变量存在的部分。内生

3、变量（endogenousvariables）是指模型中被影响或解释的变量无论外生变量还是内生变量都可能是潜在变量常用图标潜变量或因子观察变量或指标单向影响/效应弧形：相关关系内生潜变量未被解释的部分测量误差模式组成ξ1X1X2ξ2X3X4ξ3Y1Y2δ4δ2δ3δ1ε1ε2測量模式结构模式測量模式測量模式常用评价指标指标（侯杰泰列举39种）建议评价值Chi-SquareP>0.05Chi-Square/df小于2RMSEA（近似误差均方根）小于0.08NFI（normedfitindex，赋范拟合指数）大于0.90NNFI

4、（非范拟合指数）大于0.90CFI（拟合指数）大于0.90IFI（递增拟合指数）大于0.90RFI（相对拟合指数）大于0.90SRMR（标准根均方残差）小于0.05AGFI（拟合优度指数）大于0.90PNFI（简约赋范拟合指数）大于0.50三、实例分析在Amos中进行验证性因子分析的步骤1、绘制假设模型2、选取数据库3、选取变量4、潜变量命名5、选择报告数据6、检查相关设定7、执行分析8、查看分析结果……1、绘制假设模型2、选取数据库3、选取变量4、潜变量命名5、选择报告数据6、检查相关设定7、执行分析8、查看分析结果参数

5、值均达到显著，因素载荷recall2最高，cued1的0.610为最低。卡方值/自由度要求<2.卡方值RMSEAModelRMSEALO90HI90PCLOSEDefaultmodel.832.5841.110.000Independencemodel.769.663.880.000练习：Attg_old.sav作业：结合spss和amos对以下数据进行探索性和验证性因子分析（练习数据库《data_advSPSS统计分析高级教程》中《part3》的factor1.sav）