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Amos结构方程模型数据分析入门教程

Amos结构方程模型数据分析入门教程

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文章目录
  1. 1. 模型
  2. 2. 数据
  3. 3. 验证性因子分析
    1. 3.1. 模型图绘制
    2. 3.2. 模型拟合
    3. 3.3. 因子载荷
    4. 3.4. 区分效度
  4. 4. 结构方程模型
    1. 4.1. 绘制模型图
    2. 4.2. 模型拟合
    3. 4.3. 路径系数
    4. 4.4. 中介效应
    5. 4.5. 调节效应
      1. 4.5.1. 模型拟合
      2. 4.5.2. 路径系数
  5. 5. 视频教程
  6. 6. 视频完整版及数据下载

这是我做结构方程模型分析的最佳实践教程, 我认为也适合刚入门的同学,
大家可以试试看, 如果里面有没有讲清楚的地方, 可以题问,
有些内容你不太懂, 又觉得有必要的话, 我还会为你录制视频教程, 联系我就行。

模型

这是一个中介和调节模型, 领导力是自变量, 组织绩效是因变量, 效能感是中介变量, 调节变量是情绪智力, 情绪智力调节了效能感与组织绩效的关系, 简单来说, 情绪智力越高, 效能感对组织绩效的预测作用越强, 这是一个正向调节的变量。

数据

数据由问卷采集而来, 总共采集了473名员工作为样本。

  • 领导力有11个题目, 在数据中变量名是A1-A11;
  • 效能感有11个题目, 在数据中变量名是B1-B11;
  • 组织绩效有13个题目, 在数据中变量名是C1-C13;
  • 情绪智力有6个题目, 在数据中变量名是D1-D6;

数据保存在spss数据中, 文件名是data.sav;

验证性因子分析

模型图绘制

模型拟合

模型的整体拟合优度主要指标:卡方为1485.53,df=773,RMSEA=0.044<0.08,CFI=0.958>0.90,TLI=0.955>0.90,IFI=0.958>0.90,NFI=0.916>0.90,PCFI=0.903>0.50,PNFI=0.864>0.50,GFI=0.868<0.90,模型基本可以接受。

因子载荷

从下面表格中”Estimate”表示因子载荷的估计,”STD_Estimate”是标准化的因子载荷,”P”表示显著性,如果P为一颗以上”*”或者小于0.05表示该载荷是显著的,也就是说统计上不为0。依据标准化载荷值可以计算因子的平均方差提取值AVE,AVE通常大于0.5且建构信度CR大于0.7就认为该潜变量的构建效度良好。

区分效度

对角线上的数值是AVE的平方根, 其他数值是因子之间的相关系数, 当AVE大于该因子与其他因子的相关系数时, 我们认为区分效度良好。

结构方程模型

绘制模型图

模型拟合

模型的整体拟合优度主要指标为:chi-square为1189.93,df=557,RMSEA=0.049<0.08,CFI=0.958>0.90,TLI=0.955>0.90,IFI=0.958>0.90,NFI=0.924>0.90,PCFI=0.897>0.50,PNFI=0.865>0.50,GFI=0.876<0.90,模型基本可以接受。

路径系数

我们关心的路径系数有三个, P值显著就证明路径系数不为零, 在此之前, 你肯定对结果做了假设, 比如”领导力正向影响效能感”, 如果这条路径显著, 就证明你的假设成立。

中介效应

这是一个典型的中介模型, 所以我们需要对中介效应做一个检验, 目前检验中介效应最常用的方法就是使用bootstraping抽样来计算中介效应的分布,
amos支持这个操作, 最终我们整理成如下的表格:

有些人质疑为什么直接效应和间接效应之和不等于总效应, 因为这是bootstrap抽样, 估计值是样本均值, 所以总效应的均值未必等于直接效应和间接效应均值之和。

调节效应

使用分组比较的方法来做调节效应分析, 将调节变量按照高低分划分样本, 两组样本可以分别估计模型, 如果两组结果有差异(主要是路径系数), 就可以证明调节变量在该路径上具有调节效应。

还有一种思路, 设置模型的参数限制, 说起来比较复杂, 我们在视频里细聊。

具体步骤:

  • 合成调节变量
  • 高低分组
  • 设置模型
  • 整理结果
模型拟合
路径系数

视频教程

视频完整版及数据下载

https://afdian.net/item?plan_id=d72215a6fe7111eca07a52540025c377

注意
统计咨询请加QQ 2726725926, 微信 shujufenxidaizuo, SPSS统计咨询是收费的, 不论什么模型都可以, 只限制于1个研究内.
跟我学统计可以代做分析, 每单几百元不等.
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