验证性因子分析教学课件

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,*,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,(Structural Equation Models,，简称,SEM),，早期称为线性结构方程模式,(Linear Structural Relationships,，简称,LISREL),或称为共变量结构分析,(Covariance Structure Analysis),。,主要目的在于检验,潜在变量,(Latent variables),和,外显变量,(Manifest variable,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,(factor analysis),与路径分析,(path analysis),，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,X,1,X,2,X,3,X,4,1,2,3,4,41,31,21,11,二、基本概念,外生变量与内生变量,外生变量,（,exogenous observable,）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。,内生变量,（,endogenous variables,）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,1,X1,X2,2,X3,X4,3,Y1,Y2,4,2,3,1,1,2,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-Square,P0.05,Chi-Square,/df,小,于,2,RMSEA,（近似误差均方根）,小于,0.08,NFI,（,normed fitindex,，赋范拟合指数）,大于,0.90,NNFI,（非范拟合指数）,大于,0.90,CFI,（拟合指数）,大于,0.90,IFI,（递增拟合指数）,大于,0.90,RFI,（相对拟合指数）,大于,0.90,SRMR,（标准根均方残差）,小于,0.05,AGFI,（拟合优度指数）,大于,0.90,PNFI,（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,