AMOS从模型到分析
前面的SPSS分析方法-因子分析中,也提到因子分析的前提条件 : KMO检验和巴特利特检验: 用于检查变量间的偏相关性,取值在0-1之间。KMO值越接近于1,因子分析效果就好。一般KMO值0.9以上极适合做因子分析,0.8以上适合做因子分析,0.7以上尚可,0.6以上勉强度可以,0.5以上不适合,0.5以下非常不适合。实际运用中,在0.7以上,效果比较好;在0.5以下时,不适合应用因子分析。
Bartlett 球形检验: P<0.05,不服从球形检验,应拒绝各权变量独立的假设,即变量间有较强相关;P>0.05时,服从球形检验,各变量相互独立,不能做因子分析。
接下来我们建立SEM模型。
一、画好路径图
打开AMOS,按照我们做EFA分好的题项或者根据理论分好的题项设计路径图。
二、读取数据文件
因为SPSS14.0版本以后已经将AMOS整合到SPSS内,所以一般我们数据以SPSS存储来分析比较兼容,不容易出问题。当然,在读取数据之前,我们要对数据的完整性问题做处理。
步骤:1、在工具箱中选择“Select data file(s)”图示,或者点菜单栏File-Data Files
2、勾选【Files Name】,然后选择分析的后缀名.sav数据文件读入
3、可以看到读入文件成功,数据样本145个
4、点击OK,结束数据读入,也可点击View Data阅览数据
二、命名变量名称
前面我们建立了路径图,但其中的潜在变量和观察变量以及相关误差都还没命名,和关联数据。
步骤:
[if !supportLists]1. [endif]命名观察变量。点击工具箱中”List Variablles in data set”,按住鼠标左键把观察变量拖入方形框中。
2.命名潜在变量。双击椭圆框框,打开Object Properties,在Variables Name窗口中输入潜在变量名。
3.命名误差变量。自动命名:点击菜单Plugins-Name Unobserved Variables。手动命名,可以双击打开Object Properties,保持视窗开启,逐个命名。
4.我们可以点击,调整一下观察变量的方框,美化路径图
5.最后我们就得出一个完整模型了。
三、在路径中显示重要的参数。
步骤:1、点击Title图示,在绘图区点一下,输入参数的宏函数
2、常见的参数宏函数命令如下
四、存档,点击,保存文件
五、估算分析,输出结果
步骤:
[if !supportLists]1. [endif]点击Analysis properties图示,选择Output,勾选需要分析的系数、输入的模型拟合度和需报告的相关值。
2、点击Calculate estimates图示,产生估计值。
六、分析验证输出结果
1.点击工具箱View Test图示,浏览输出估计值,输出报表内容。
2.报表解读
3.模型的总体
4.非标准化回归系数
5.标准化回归系数
6.相关系数
7.方差 :检查是否有违反估计
原文来自https://mp.weixin.qq.com/s/ORu4ez12YoB036tuN5KuuQ
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