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AMOS的使用

来源:用户分享 时间:2025/6/21 11:53:16 本文由閺夊磭鍔� 分享 下载这篇文档手机版
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Itellin@163.com 理论观点来看界定模型预示模型的含义必须转换。所以,思考被提议的模型和询问自己改变的模型是否与研究目的一直是非常重要的。

当修改模型时另一个考谅是重点考虑依靠经验数据而不是理论数据帮助定义模型。基于经验修正合并到最终模型越多,模型复制新样本数据越少。为此,应该基于理论及经验结果提出修正指数修改模型。

从实际考虑,值得一提的是只有当完整数据输入到程序中时,AMOS才提供输出的修正指数。换句话说, 当AMOS使用缺失数据时不能获得修正指数信息。

能将这些原理用于当前例子的模型吗?可以。检查模型,能看见有两种重复测量的手段:测量1967和1971年的无价值感和无力感。因为这些数据来自相同的研究参与者,得出1967年无价值感和1971年无价值感有共享方差似乎是可信的,它不是由当前模型获取的。类似地,也可以共享1967年无力感 和 1971年无力感方差,它也不是当前模型考虑的。 能关联这两组变量的残差合并这些共享方差到模型中。要关联残差,返回AG窗口选择由双箭头表示的Draw Covariances工具。

在1967年无价值感的误差项e3和1971年无价值感的误差项e5间拖动相关系数。对无力感残差重复这个过程。

提示:通过使用形状改变工具改变相关线条中曲线的大小

修正模型显示如下。

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Itellin@163.com

当模型运行时AMOS 显示这个结果:

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Itellin@163.com 包含两个相关残差导致模型拟合卡方从76.1 到7.8实质性地下降。注意卡方检验的自由度从6个自由度降为4个自由度。有两个自由度的改变,因为模型的每个参数估计消费了一个自由度;因为在修正模型中包含两个新参数 (两个残差相关系数),新模型保留两个较少的自由度。

由AMOS产生的模型拟合表现是如下:

4个自由度的卡方7.817 在0.05水平下是不显著的:它的p-值是0.099。 这一发现表明模型拟合接受Wheaton 等提取的总体样本中数据。确凿的证据由RMSEA拟合统计量提供——所获得的0.032明显地低于分界点0.06。类似地,0.993 的塔克-刘易斯指数是大大高于表示模型拟合满意的极限值0.95。

一旦获得拟合良好与理论上一致的模型,就可以解释参数估计和每个参数估计的独立显著性检验。AMOS提供两种方法检验参数估计。一种方法使用路径图输出可视化参数估计,而另一个途径使用类似包含总体模型拟合统计量的表格。

浏览路径图输出

在AG窗口的顶端有个紧挨着向下箭头的向上箭头。

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Itellin@163.com

点击向上箭头使AMOS显示参数估计。 非标准化和标准化估计可通过点击适当的选项选择。标准估计显示在下面的图中。

点击向下箭头返回AG 画面,在这里能修改现存模型然后再次运行它,或能打开一个新模型或预存的模型文件。当点击向下箭头时,下列参数显示为输出的一部分。

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