AMOS的操作与应用

单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,2010/12/28,#,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,#,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,2010/12/28,#,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,北京市经济和信息化委员会,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,15,结构方程模型之,AMOS,操作与应用,彭蕾,结构方程模型简介,两个随机变量之间的统计联系，无因变量和自变量之分,不能反映单指标与总体之间的因果,关系,潜在变量和显性变量均包含,可以替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等,清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间相互关系,线性相关分析,01,线性回归分析,02,结构方程模型,只有直接效应，无间接效应；,共线性问题导致单指标与总体之间的负相关等无法解释,的问题,03,结构方程模型（,Structural Equation Models,，简称,SEM,）,主要目的,在于考察潜在变量,(Latent variables),与观察变量,(Manifest variable),之,关系,。它結合了因素分析,(factor analysis),与路径分析,(path analysis),。,数据采集要求,1,、大样本要求：,大多学者建议样本数至少为,100,，,200,以上更为合适,。样本,最低要求应为观察变量的,5,倍以上，在,1,：,10,到,1,：,15,时测量效果更佳。,2,、,样本数据已经经过清洗，进行了标准化、极值处理以及缺失值的处理,。,注,1,：,AMOS,本身可以进行缺失值的处理，但经过缺失值处理后的模型无法,显示,GFI/AGFI,，,及模型修正信息，不利于后期分析；,注,2,、当样本数较大，一般高于,400,以上时，卡方值随样本数波动较大，因而卡方值和自由度之比会难以达到模型要求。,4,SEM,实际操作中,的,基本要求,模型中,潜在变量,至少,应为两个,(Bollen, 1989),量表最好,为,7,刻度法,(Bollen, 1989),每个潜在变量,至少要有,三个题目，以,5-7,题为佳；,(Bollen, 1989),一个观察变量只能对应一个潜在变量，不能出现横跨到别的变量的情况,(Bollen, 1989),问卷最好引用知名学者，有理论依据；,理论模型要有充分的理论基础；,模型主要,构面（即潜在变量）最好维持在,5,个以内，尽量不要,超過,7,個,5,SEM,基本流程,理论模型,模型构建,数据,导入,模型,测试,結果,解釋,1,、理论模型,SEM,具有,理论先验,的特性，,SEM,模型建立需,经过理论梳理,、,文献回顾与推导等，确保理论模型建立的合理性,。,主要为验证性的分析，以验证理论为主,。,示例,2,、模型构建,一、测量模型,一,个潜在变量与一组观察指标的共变效果,多元,指标原则：一个潜在变量必须由两个以上的观察变量来估计,观察变量,1,观察变量,3,观察变量,2,潜在变量,误差,1,误差,2,误差,3,设计问卷过程中需要考虑,题项,2,、模型构建,外因潜在变量,内因,潜在变量,干扰变量,二,、结构模型,因变量与自变量，即变量之间关系的共变效果。,示例,3,、数据导入,导入数据文件，可以为,SAV,、,TXT,、,XLS,等格式；,选入观察变量；（模型中变量名称无须设置，自动从,SAV,选,入；如自行设置，务必于数据文件列名保持一致）,4,、模型测试,-,运行是否正常,点击“运行”,1,、有未命名的观察变量、潜在变量或残差，命名即可；,2,、潜变量之间要求相关，检查测量模型路径是否正确，回顾理论模型是否不合理；,3,、检查样本数据，是否抽样不合理；,查看模型适配度指标,未达,要求,达到要求,运行正常,运行异常,查看,MI,提示，进行修正,4,、模型测试,-,适配度是否达到要求,模型适配度,指标,评价标准,参考文献,可以接受,好,卡方值与自由度,比,(,Chi-square/d.f.),0.9,Scott,修正拟和优度指数,(AGFI,）,0.70,，,0.9),0.9,Scott,模型比较适合度,(CFI,),0.70,，,0.9),0.9,Bagozii & Yi,近似误差均方根,(,RMESA,),0.1,0.8,0.9,Bertler& Bonett,4,、模型测试,模型修正,模型修正,M.I.,为修正指标值，代表将该参数估计从固定参数改为自由参数的协方差改变量；,Par Change,为估计参数改变量；,操作上：,1,、一般用,MI/Par Change,按照从大到小的顺序来进行修正；,2,、一般原则要求一次只能释放一变量,5,、输出模型结果,1,、路径系数及其显著性,2,、直接效应、间接效应和总效应,路径,总体样本,美国,中国,显著性,客户满意,-,客户忠诚,0.733,0.751,0.737,显著,客户满意,-,生命周期长度,-0.090,-0.055,-0.033,不显著,客户忠诚,-,生命周期长度,0.572,0.637,0.472,显著,客户忠诚,-,收入贡献,0.208,0.342,0.211,显著,客户满意,-,收入贡献,-0.075,-0.116,-0.049,不显著,客户忠诚,-,口碑效应,0.417,0.391,0.475,显著,客户满意,-,口碑效应,0.223,0.234,0.308,显著,示例,补充：多群组分析,检验多个群组的模型路径差异,1,、设定群组分类（,Group management,）；,2,、限定路径估计（,Model management,）,先将模型中所有回归权重设定为相等，如在,OUTPUT,中,Model comparison,中最后一行，,P0.05,说明模型路径存在显著差异；,3,、寻找造成差异的具体路径，分别假设各个路径相等，验证差异是否显著，各个模型是否达到模型适配要求。,彭蕾,联系电话：,邮箱：,