amos_验证性因子分析步步教程19-第4页
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amos_验证性因子分析步步教程19-4
超市形；a2&---象1..9；超市形；a3&---象0..6；质量期；a5&---望10.79；质量期；a4&---望0.790.06112.85；质量期；a6&---望0..9；质量期；a7&---望1..6；质量期；a8&---望1
　象超市形a2 &--- 象 1.008 0.036 27.991 *** par_1 0.899超市形a3 &--- 象 0.701 0.048 14.667 *** par_2 0.629质量期a5 &--- 望 1
0.79质量期a4 &--- 望 0.79 0.061 12.852 *** par_3 0.626质量期a6 &--- 望 0.891 0.053 16.906 *** par_4 0.786质量期a7 &--- 望 1.159 0.059 19.628 *** par_5 0.891质量期a8 &--- 望 1.024 0.058 17.713 *** par_6 0.816质量感a10 &--- 知 1
0.768质量感a9 &--- 知 1.16 0.065 17.911 *** par_7 0.882质量感a11 &--- 知 0.758 0.068 11.075 *** par_8 0.563质量感a12 &--- 知 1.101 0.069 15.973 *** par_9 0.784质量感a13 &--- 知 0.983 0.067 14.777 *** par_10 0.732顾客满a18 &--- 意 1
0.886顾客满a17 &--- 意 1.039 0.034 30.171 *** par_11 0.939感知价a15 &--- 格 1
0.963感知价a14 &--- 格 0.972 0.127 7.67 *** par_12 0.904顾客满a16 &--- 意 1.009 0.033 31.024 *** par_13 0.95顾客忠a24 &--- 诚 1
0.682顾客忠a23 &--- 诚 1.208 0.092 13.079 *** par_14 0.846 注:“***”表示0.01 水平上显著，括号中是相应的C.R值，即t值。 表7-6
方差估计方差估计 S.E. C.R. P Label 超市形象 3.574 0.299 11.958 *** par_25z2 2.208 0.243 9.08 *** par_26z1 2.06 0.241 8.54 *** par_27 z3 4.405 0.668 6.596 *** par_28 z4 0.894 0.107 8.352 *** par_29 z5 1.373 0.214 6.404 *** par_30 e1 0.584 0.079 7.363 *** par_31 e2 0.861 0.093 9.288 *** par_32 e3 2.675 0.199 13.467 *** par_33 e5 1.526 0.13 11.733 *** par_34 e4 2.459 0.186 13.232 *** par_35 e6 1.245 0.105 11.799 *** par_36 e7 0.887 0.103 8.583 *** par_37 e8 1.335 0.119 11.228 *** par_38 e10 1.759 0.152 11.565 *** par_39 e9 0.976 0.122 7.976 *** par_40 e11 3.138 0.235 13.343 *** par_41 e12 1.926 0.171 11.272 *** par_42 e13 2.128 0.176 12.11 *** par_43 e18 1.056 0.089 11.832 *** par_44 e16 0.42 0.052 8.007 *** par_45 e17 0.554 0.061 9.103 *** par_46 e15 0.364 0.591 0.616 0.538 par_47 e24 3.413 0.295 11.55 *** par_48 e22 3.381 0.281 12.051 *** par_49 e23 1.73 0.252 6.874 *** par_50 e14 0.981 0.562 1.745 0.081 par_51 注:“***”表示0.01 水平上显著，括号中是相应的C.R值，即t值。五、 模型拟合评价在结构方程模型中，试图通过统计运算方法（如最大似然法等）求出那些使样本方差协方差矩阵S与理论方差协方差矩阵?的差异最小的模型参数。换一个角度，如果理论模型结构对于收集到的数据是合理的，那么样本方差协方差矩阵S与理论方差协方差矩阵?差别不大，即残差矩阵（??S）各个元素接近于0，就可以认为模型拟合了数据。模型拟合指数是考察理论结构模型对数据拟合程度的统计指标。不同类别的模型拟合指数可以从模型复杂性、样本大小、相对性与绝对性等方面对理论模型进行度量。Amos提供了多种模型拟合指数（如表13表格中给出的是该拟合指数的最优标准，譬如对于RMSEA，其值小于0.05表示模型拟合较好，在0.05-0.08间表示模型拟合尚可（Browne & Cudeck，1993）。因此在实际研究中，可根据具体情况分析。7-7标进行模型修正。需要注意的是，拟合指数的作用是考察理论模型与数据的适配程度，并不能作为判断模型是否成立的唯一依据。拟合优度高的模型只能作为参考，还需要根据所研究问题的背景知识进行模型合理性讨论。即便拟合指数没有达到最优，但一个能够使用相关理论解释的模型更具有研究意义。 第四节 模型修正15 一、 模型修正的思路模型拟合指数和系数显著性检验固然重要，但对于数据分析更重要的是模型结论一定要具有理论依据，换言之，模型结果要可以被相关领域知识所解释。因此，在进行模型修正时主要考虑修正后的模型结果是否具有现实意义或理论价值，当模型效果很差时16可以参考模型修正指标对模型进行调整。当模型效果很差时，研究者可以根据初始模型的参数显著性结果和Amos提供的模型修正指标进行模型扩展（Model Building）或模型限制（Model Trimming）。模型扩展是指通过释放部分限制路径或添加新路径，使模型结构更加合理，通常在提高模型拟合程度时使用；模型限制是指通过删除17或限制部分路径，使模型结构更加简洁，通常在提高模型可识别性时使用。Amos提供了两种模型修正指标，其中修正指数（Modification Index）用于模型扩展，临界比率（Critical Ratio）18用于模型限制。 二、 模型修正指标19 1. 修正指数（Modification Index）1415详细请参考Amos 6.0 User’s Guide 489项。 关于案例中模型的拟合方法和模型修正指数详情也可参看书上第七章第三节和第四节。16如模型不可识别，或拟合指数结果很差。17譬如可以删除初始模型中不存在显著意义的路径。18这个CR不同于参数显著性检验中的CR，使用方法将在下文中阐明。19无论是根据修正指数还是临界比率进行模型修正，都要以模型的实际意义与理论依据为基础。 图7-19
修正指数计算修正指数用于模型扩展，是指对于模型中某个受限制的参数，若容许自由估计（譬如在模型中添加某条路径），整个模型改良时将会减少的最小卡方值20。使用修正指数修改模型时，原则上每次只修改一个参数，从最大值开始估算。但在实际中，也要考虑让该参数自由估计是否有理论根据。若要使用修正指数，需要在Analysis Properties中的Output项选择Modification Indices项（如图7-19）。其后面的Threshold for Modification Indices21指的是输出的开始值。 2021即当模型释放某个模型参数时，卡方统计量的减少量将大于等于相应的修正指数值。 只有修正指数值大于开始值的路径才会被输出，一般默认开始值为4。图7-20
临界比率计算2. 临界比率（Critical Ratio）临界比率用于模型限制，是计算模型中的每一对待估参数（路径系数或载荷系数）之差，并除以相应参数之差的标准差所构造出的统计量。在模型假设下，CR统计量服从正态分布，所以可以根据CR值判断两个待估参数间是否存在显著性差异。若两个待估参数间不存在显著性差异，则可以限定模型在估计时对这两个参数赋以相同的值。若要使用临界比率，需要在Analysis Properties中的Output项选择Critical Ratio for Difference项（如图7-20）。 三、 案例修正对本章所研究案例，初始模型运算结果如表7-8，各项拟合指数尚可。但从模型参数的显著性检验（如表7-5）中可发现可以看出，无论是关于感知价格的测量方程部分还是关于结构方程部分（除与质量期望的路径外），系数都是不显著的。关于感知价格的结构方程部分的平方复相关系数为0.048，非常小。另外，从实际的角度考虑，通过自身的感受，某超市商品价格同校内外其它主要超市的商品价格的差别不明显，因此，首先考虑将该因子在本文的结构方程模型中去除，并且增加质量期望和质量感知到顾客满意的路径。超市形象对顾客忠诚的路径先保留。修改的模型如图7-21。表7-8
常用拟合指数计算结果拟合指卡方CFI NFI IFI RMSEA AIC BCCEVCI 数 值(自(180) 图7-21
修正的模型二包含各类专业文献、各类资格考试、行业资料、高等教育、文学作品欣赏、应用写作文书、幼儿教育、小学教育、专业论文、中学教育、生活休闲娱乐、amos_验证性因子分析步步教程19等内容。　
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以下是引用崔洪弟在 9:37:00的发言：我也遇到过标准化系数大于1 现象，通常采取删除一个或几个路径的办法处理。个人认为这个方法不可取，SEM中的每一条路径的构建都需要有理论支持，删除路径同样也需要充分的理论说明，而不是单纯地以追求数据和模型的优良拟合为最终目标。个人之见，仅供参考！
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关于结构方程模型结果标准化系数大于1的问题：很多结构方程的初学者都会遇到这个问题！即通常所说的“违犯估计”的问题。所谓违犯估计是指结构模型或测量模型中统计所输出的估计系数超出可接受的范围。导致这种情况出现的原因是多样的，主要有：1、样本量小，关于样本量的问题，请参考结构方程中“大样本”的规定；2、潜变量指标过少，导致模型不稳定，一般指标要求4个左右最为稳定；3、抽样的问题；4、模式的界定，这种错误是初学者最容易犯的，即模型本省的界定有问题；5、outlier（异常值）的影响，应先对异常值进行处理；6、缺失值的不当处理。等等原因。违犯估计通常有三种情况：1、误差出现负值；2、标准化系数大于0.96即接近或超过了1；3、标准误过大；一般的做法，首先要重新评估你模型中的路径！很可能是你的模型本身的问题。最好的方法是根据上述所说的原因进行逐条检查！！ [此贴子已经被作者于 11:31:58编辑过]
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那不标准化&&可以进行解释吗
虚心的学习
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我的建议是： 看看探索性因子分析的结果与验证性因子分析的结果是不是不一致 如果不一致&&出现标准路径系数大于1时正常的& &所以眼下楼主有必要查查探索性因子与验证性因子分析的结果是不是一致&&不一致 就通过数据的调整&&将其调整一致&&之后再进行操作一遍 这个时候&&估计有不会出现这个问题&&楼主不妨试试
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大於1表示可能自變數之間具高度共線性造成
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探索性因子分析与验证性因子分析在amos中的实现有什么不同？初学者提问。我们一般直接用的就是验证性因子分析吗？
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无聊签到天数: 628 天连续签到: 50 天[LV.9]以坛为家II
可以参考王卫东的《结构方程模型原理与应用》第148页，摘录如下：
当迭代最终收敛，给出了一个参数估计值时，结构方程模型的参数估计仍然可能是有问题的。审视一下各参数估计值，也许会发现：1误差方差或因子方差为负；2 标准化负荷大于1；3相关系数大于1；4参数的标准误巨大。这些现象被总称为广义的Heywood问题。当存在Keywood问题是，参数估计的结果是不合理的，究其原因，主要有三点：1.模型设定太复杂；2.变量之间存在多重共线性；3.测量模型的过度因子化，即在测量模型的设定中，只有一个指标的负荷过大，其他因子的负荷都很微弱，仍然坚持使用这个测量模型。应对Keywood问题，可以采取的手段有几种：1.重新修订模型；2.去除多重共线性；3.采用新的估计方法。
根据规定进行奖励
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shiyidianyike 发表于
我的建议是： 看看探索性因子分析的结果与验证性因子分析的结果是不是不一致 如果不一致&&出现标准路径系数 ...初学者，能否具体给讲解下？万分感谢！
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rhh1984 发表于
可以参考王卫东的《结构方程模型原理与应用》第148页，摘录如下：
当迭代最终收敛，给出了一个参数估计值时 ...请问怎样去除多重共线性，我模型中有一个路径系数大于1，怎么调试都调试不好
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人地天道 发表于
大於1表示可能自變數之間具高度共線性造成这个解释可能对我有用
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本帖最后由 sunnycloud 于
22:35 编辑
大家好，我用AMOS软件进行验证性因子分析，处理两个潜变量之间的关系，一个是潜变量A（认知资本），一个潜变量B（关系资本）。潜变量A和潜变量B下面分别都有两个观测变量，用AMOS画出图形，代入数据，进行运算，发现潜变量A和潜变量B之间的相关系数为1.09，数据是原始数据，运用LIKERT5分量表测得。在AMOS的Text Output里面的Notes for model 里面有这样一句话：The following covariance matrix is not positive definite (Group number 1 - Default model)。
相关分析结果见附件
想请问一下大家这个问题应该怎么解决？谢谢！
载入中......
17:06:44 上传
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顶一下，我也出现了同样的问题
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我也出现了类似的问题，望高人解答一下
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我也出现了类似的问题，望高人解答一下
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有没有人，可以帮助我们解决一下这个问题啊，还有时候我算出来的负荷 竟然是负的，这又是怎么回事啊？
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额，是不是应该先进行数据标准化
我的已经解决了
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本帖最后由 psyche2008 于
01:13 编辑
常见的菜鸟型问题，AMOS图形窗口中有非标准化估计值和标准化估计值两个选项，英文分别为unstandardized estimates 和standardized estimates，在下拉框中下拉就可以看到标准化（standardized estimates）选项，鼠标左键点击它变蓝色，就可以显示出标准化路径系数了。
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我也想了解更多这方面的问题
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怎么把数据进行标准化？我也出现了这样的问题。。。急等回答。也是模型无法识别，看text output显示，standardized estimates值有大于1的，还有，Notes for model 里面有这样一句话：The following covariance matrix is not positive definite (Group number 1 - Default model)，矩阵里对角线上有一个值为负数。
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您好，我是本科毕业班的学生，用SPSS进行了探索性因子分析法，现在要用AMOS进行验证性因果分析法，要计算GFI,RMR,RESEA等数据，但是进行了两天，毫无头绪，现在请教各位大侠，请帮下忙，谢谢，加QQ,谢谢了
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请教高人：1、Amos建模时，某一潜变量没有观测变量怎么设置才能让它运行呢？
& && && && && && & 2、建模时，想在界面中不显示观测变量是否可以，如果可以，需要其它设定么？多谢了！
载入中......
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潜变量没有观测变量?
是不是潜变量只有一个观测变量？
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是潜变量没有观测变量。现在研究某一企业员工工作压力影响因素，之前发放的问卷里只设计了包括工作负荷、人际关系等维度，没有工作压力这一维度。现在想以工作压力为因变量做SEM分析，大概是这意思，不知说明白了没有。谢谢啊。
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哦！我好像明白你的意思了。你是不是要做员工工作压力的验证性因子分析啊！是不是做像这幅图的分析?
15:17:33 上传
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我也有这样的问题，路进图和你上传的差不多，那在AMOS中怎么操作的，那个激励因素怎么操作
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用箭头把他们连接起来，然后设置激励因素到福利措施的路径系数为1，要不然的话是运行不了的
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哦，谢谢大侠啊
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运行结果：
16:09:11 上传
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我也弄出来了，谢谢啊
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我是把二阶因子的方差设置为1的，模型就可以弄出来了，路径系数设置为1，我还不会啊
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