AMOS输出解读和分析

AMOS输出解读和分析
精⼼整理
AMOS输出解读
惠顿研究
惠顿数据⽂件在各种结构⽅程模型中被当作经典案例，包括AMOS和LISREL。

本⽂以惠顿的社会疏离感追踪研究为例详细解释AMOS的输出结果。

AMOS同样能处理与时间有关的⾃相关回归。

67⽆
) 1.
2.
10块
测变量的路径中选⼀条把它设为1。

这样就给每个潜变量设置了测量尺度，如果没有这个测量尺度，模型是不确定的。

有了这些约束，模型就可以识别了。

注释：设置的数值可以是1，也可以是其它数，这些数对回归系数没有影响，但对误差有影响，在标准化的情况下，误差项的路径系数平⽅等于它的测量⽅差。

3.解释模型。

模型设置完毕后，在图形模式中点击⼯具栏中计算估计按钮运⾏分析。

点击
浏览⽂本按钮。

输出如下。

蓝⾊字体⽤于注解，不是AMOS输出的⼀部分。

Title
Example6,ModelA:ExploratoryanalysisStabilityofalienation,mediatedbyses.Correlations,s tandarddeviationsandmeansfromWheatonetal.(1977).
以上是标题，全是英⽂，⾃⼰翻译去吧，没有什么价值，⼀堆垃圾。

NotesforGroup(Groupnumber1)
Themodelisrecursive.
Samplesize=932
各组注释：Groupnumber1是模型内定的模型名称，因为你还没有给模型取名。

它告诉你模型为递归模型，样本量为932。

VariableSummary(Groupnumber1)
Yourmodelcontainsthefollowingvariables(Groupnumber1)
Observed,endogenousvariables
anomia67
powles67
anomia71
powles71
educatio
SEI
Unobserved,endogenousvariables
71_alienation
67_alienation
Unobserved,exogenousvariables
eps1
eps2
eps3
eps4
ses
delta1
zeta1
zeta2
delta2
变量汇总：对模型中的变量作⼀些概括，内⽣观测变量：67⽆⼒感，67⽆价值感，71⽆⼒感，71⽆价值感，教育和SEI。

内⽣⾮观测变量：67疏离感，71疏离感。

外⽣⾮观测变量：各种误差和社会经济地位。

注释：观测变量与⾮观测变量的区别：⼀个⽤⽅形表⽰，⼀个⽤椭圆表⽰。

内⽣和外⽣的区别：箭头指向⾃⼰的就是内⽣，发送箭头的就是外⽣。

注意区分测量模式和结构模式。

Variablecounts(Groupnumber1)
Numberofvariablesinyourmodel: 17
Numberofobservedvariables: 6
Numberofunobservedvariables: 11
Numberofexogenousvariables: 9
Numberofendogenousvariables: 8
⽅差。

样本矩与估计参数的差为6个⾃由度。

（内定模型）迭代过程：极⼤似然估计是⼀个迭代过程。

这⾥给出迭代历史。

这个输出是可选的，你不必直接使⽤它。

基本上没有什么⽤。

Result(Defaultmodel)
Minimumwasachieved
Chi-square=71.544
Degreesoffreedom=6
Probabilitylevel=.000
卡⽅拟合指数：这是所有软件都使⽤的最普通的拟和检验。

AMOS和LISREL把它称为卡⽅统计量，其它软件称为卡⽅拟和优度和卡⽅拟和劣度。

卡⽅拟合指数检验选定的模型协⽅差矩阵与观察数据协⽅差矩阵相匹配的假设。

原假设是模型协⽅差阵等于样本协⽅差阵。

如果模型拟合的好，卡⽅值应该不显着。

在这种情况下，数据拟和不好的模型被拒绝。

卡⽅检验的问题是样本越⼤，越可能拒绝模型，越可能犯第⼀类错误。

卡⽅拟和指数对违反多变量正态假设也是⾮常敏感。

这由卡⽅拟和指数的计算公式可以看出：
卡⽅统计量=(N-1)xF
N
SEM
回归系数是模型中带箭头的路径系数。

为了识别模型，部分系数在模型识别中已固定为1(例如，潜变量67疏离感到观测变量67⽆⼒感的路径)。

也给出路径系数的标准
误。

"C.R."是临界⽐，它是回归系数的估计值除以它的标准误（-0.614/0.056=-10.912）。

临界⽐与原假设有关，在这个案例中对67疏离感和社会经济地位的原假设是回归系数为0。

如果我们处理近似标准正态分布的随机变量，在0.05的显着性⽔平上，临界⽐估计的绝对值⼤于1.96称之为显着。

这样67疏离感和社会经济地位的回归系数
-10.912的绝对值⼤于1.96，可以说这个回归系数在0.05显着性⽔平上显着地不等于0。

P值给出检验原假设总体中参数是0的近似双尾概值。

它表⽰67疏离感和社会经济地位的回归系数显着地不等于0，p=0.001。

P值的计算假定参数估计是正态分布，它只是对⼤样本正确。

Variances:(Groupnumber1-Defaultmodel)
⽰。

Variances:(Groupnumber1-Defaultmodel)
RegressionWeights:(Groupnumber1-Defaultmodel)
少。

)间。

减少1971）
见
CMIN
模型拟合汇总：AMOS输出⼤量可替换的拟合模式测量。

每个测量⽤三种模式计算。

"内定模式"是由你⾃⼰设定的模式。

"独⽴模式"是指模型中所有变量完全的独⽴，所以如果“内地模式”拟合的⽐“独⽴模式”差，那么应该拒绝内地模式。

"饱和模式"
是没有约束，总是完美拟合数据的模式，所以通常内地模式的拟合度量在独⽴模式和饱和模式之间。

NPAR是模型中被估计的参数个数，不是拟合测量。

P(CMIN)处理最⼩样本差异。

如果P(CMIN)⼩于0.05，我们拒绝数据完全拟合模型的原假设。

对⼤样本，原假设⾮常可能被拒绝。

按照这个标准，这个模型作为完整拟合被拒绝。

CMIN/DF是最⼩样本差异除以⾃由度。

被称之为相对卡⽅或规范卡⽅。

有些⼈允许这
这是⽐较内定模式与独⽴模式拟合的⼀组拟合优度测量。

因为独⽴模式通常很糟糕，内定模式与它做⽐较将使内定模式看起来良好但不能⽤于研究⽬的。

标题DELTA和RHO是这些测量的可选名称。

NFI是规范拟合指数，变化范围在0和1间，1=完全拟合。

按照约定，NFI⼩于0.90表⽰需要重新设置模型。

RFI是相对拟合指数，它不保证其值的变化范围在0和1间。

RFI接近1表⽰拟合良好。

IFI是增值拟合指数，它不保证其值的变化范围在0和1间。

IFI接近1表⽰拟合良好，⼤于0.90为可接受拟合。

TLI是Tucker-Lewis系数，也叫做Bentler-Bonett⾮规范拟合指数(NNFI)。

TLI不保证其值的变化范围在0和1间。

TLI接近1表⽰拟合良好。

0.90
⾃⾝FMIN
RMSEA
NCP是⾮中⼼参数。

它和F0在计算RMSEA（近似误差均⽅根）中使⽤，它合并差异函数准则(⽐较观测协⽅差矩阵与预测协⽅差矩阵)和简效准则(见上⾯)。

对每⼀项，LO90和HI90表⽰系数上90%置信限制。

按照惯例，如果RMSEA⼩于或等于
0.05，模型拟合的好。

如果RMSEA⼩于0.08，有适当的模型拟合。

按照此标准，这个模型应该被拒绝因为RMSEA是0.108。

PCLOSE检验RMSEA不⼤于0.05的原假设。

因为PCLOSE近似为0，我们拒绝原假设，得出结论RMSEA⼤于0.05，表⽰没有紧密的拟合。

CAIC是⼀致AIC准则。

ECVI是AIC的另⼀种变体。

MECVI是BCC的变体。

HOELTER
这是Hoelter的临界数N，是在0.05或0.01⽔平上接受模型的最⼤样本量。

它使你知道所使⽤的样本量是否⾜够⽤来估计模型的参数和模型的拟合。

既然这样，这个模型的实际样本量是932，并且模型被拒绝。

如果样本量只有164，在0.05⽔平上接受模型。

Executiontimesummary
Minimization: .090
Miscellaneous: 1.312。