结构方程模型之Amos操作.pdf

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1、结构方程模型——Amos操作课程笔记1设置模型模板2验证性因素分析3验证结构方程模型4交叉验证cross-validation5中介效应分析6调节效应7中介的调节模型（调节的中介模型）8模型修正注：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：CR>0.7，AVE>0.5）1、设置模板一个构面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1课程笔记步骤2、设定分析属性，需要输出的内容步骤3、设定View显

2、示变量名称2、验证性因素分析2.1、分析各个构面的因子负荷2课程笔记因子负荷<0.5必须删除，<0.6在不影响信度的情况下可以保留。2.2、查看分析文档（一般要求：CR>0.7，AVE>0.5）2.3、制作CFA汇报表（一般要求：CR>0.7，AVE>0.53课程笔记2.4、分析区别效度4课程笔记收敛效度区别效度AVEintentionimpulseperqualcognition0.5740.7580.5550.7320.7450.6390.680.3330.7990.540.8070.5950.64

3、40.735AVE开跟号的值小于构面之间的相关0.735<0.807。出现这种情况有3种处理方法。2.5区分效度不足的补救处理违反处理：1、大部分过了，可以接受(一句话带过)or某一个违反，但仍在可接受范围or换一种估计方法（见下）2、置信区间法：bootstrap计算置信区间三个置信区间解释及来源:SE计算，bias-cor(正态的中位数应=点估计值，不满足需移动这个区间),percentile(相关系数的5%,97.5%)建议适用:因子与因子相关>0.7时。3、模型比较法：通过模型比较检测因子相关系

4、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2.5.1方法1: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。2.5.2方法2：Boostrap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

5、=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）5课程笔记按照数据规律:当样本n>30（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。PairBoostrapfor1000times95%confidencePoinsofintervaltcorrSEbias-correctpercentileEstielatmateLow

6、erUpperLowerUpperLowerUpperion6课程笔记perceivcogniti<-0.640.04equalit0.5461.7360.5310.7350.5310.735on->49yperceiv<-0.330.06equalitimpulse0.2030.7390.2120.4580.2050.457->35y<-intenti0.730.04impulse0.6362.0040.6220.8180.6230.819->on28cogniti<-0.590.05impulse0

7、.4771.5490.4780.7070.4770.706on->59cogniti<-intenti0.800.030.7392.2850.7310.870.740.872on->on74perceiv<-intenti0.04equalit0.680.5881.8560.5810.7630.5820.764->on6y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（(φ+-2б）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。2.5.3方法3：

8、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。7课程笔记正确做法：查看结果：结果显著，拒绝构面间无区分度的假设。8课程笔记3、验证结构方程模型3.1先查看是否符合研究假设3.2查看指标：1）先看模型拟合度，