AMOS结构方程模型修正ppt课件
结构方程模型与AMOS使用教学课件
支持多种结构方程模型，允许用户自 定义模型参数和变量。
Amos软件的特点与功能
强大的统计分析功能
提供多种统计检验和方法，帮助用户 深入分析数据。
输出结果可视化
Amos可以将输出结果以图形方式展 示，方便用户理解和解释。
Amos软件的特点与功能
结构方程模型分析
支持多种结构方程模型，如因果模型、路径模型、潜变量模 型等。
模型的修正与优化
要点一
模型的修正
在模型拟合过程中，如果发现模型的拟合指数不达标，可 以对模型进行修正。例如，增加或删除某些路径，或者调 整某些变量的定义范围等。
要点二
模型的优化
为了提高模型的拟合效果，可以对模型进行优化。例如， 调整某些参数的估计方法，或者使用更复杂的模型来解释 数据之间的关系等。
工具栏
提供常用工具按钮，方便用户 快速执行常用操作。
属性栏
用于设置和修改图形属性，如 节点属性、连接线属性等。
结构方程模型在Amos中的实现
和问题，确定需要考察的变量和关 系。
导入Amos软件
打开Amos软件，选择合适的文件类型，将模型 草图导入软件中。
ABCD
参数估计与检验
提供参数估计和检验功能，帮助用户确定模型参数的显著性 和意义。
Amos软件的特点与功能
模型拟合评价
可以对模型拟合程度进行评价，判断模型是否符合数据。
假设检验
支持用户进行假设检验，对模型中的特定关系进行验证。
Amos软件的安装与启动
下载安装包
从Amos官网或其他可信来源下载安装包。
安装软件
激励和管理建议。
Amos软件的高级功能
模型比较与选择
模型比较
amos 结构方程模型
amos 结构方程模型（原创版）目录1.Amos 结构方程模型概述2.Amos 的应用领域3.Amos 的操作步骤4.Amos 的优势与局限正文1.Amos 结构方程模型概述Amos（Analysis of Moment Structures）是一种结构方程模型（SEM）的分析软件，主要用于分析多元变量之间的关系。
结构方程模型是一种统计分析方法，旨在建立变量之间的因果关系。
与传统的统计方法相比，结构方程模型可以更好地处理多个变量之间的关系，并且可以对理论模型进行拟合和检验。
2.Amos 的应用领域Amos 在多个领域都有广泛的应用，包括社会科学、心理学、教育学、医学、管理学等。
在这些领域中，研究者通常需要对复杂的理论模型进行拟合和检验，以了解变量之间的因果关系。
Amos 可以帮助研究者完成这些任务，并提供可视化的结果，便于研究者理解和解释。
3.Amos 的操作步骤使用 Amos 进行结构方程模型分析的基本步骤如下：（1）准备数据：首先需要收集与研究问题相关的数据，这些数据可以是定量的，也可以是定性的。
（2）构建理论模型：根据研究问题和已有理论，构建一个结构方程模型。
这个模型通常包括多个变量，以及这些变量之间的因果关系。
（3）输入数据：将收集到的数据输入到 Amos 中，并指定每个变量的测量模型和结构模型。
（4）拟合模型：使用 Amos 的拟合功能，对模型进行拟合，以了解模型与数据的契合程度。
（5）评估模型：根据拟合度、参数估计、模型检验等指标，评估模型的拟合效果。
如果拟合效果不佳，需要对模型进行修改，并重复步骤（3）和（4）。
（6）解释结果：根据拟合后的模型，解释变量之间的因果关系，并撰写研究报告。
4.Amos 的优势与局限Amos 的优势在于其强大的拟合和检验功能，可以处理复杂的理论模型，并且提供可视化的结果。
此外，Amos 还可以处理缺失数据和非正态分布的数据。
然而，Amos 也有一些局限。
amos 结构方程模型
amos 结构方程模型（最新版）目录1.Amos 结构方程模型概述2.Amos 的应用领域3.Amos 的操作步骤4.Amos 的优势与局限正文1.Amos 结构方程模型概述Amos（Analysis of Moment Structures）结构方程模型是一种用于分析多元变量之间关系的统计分析方法。
结构方程模型是一种基于变量间的协方差矩阵来描述变量之间关系的模型，通过建立一组方程来揭示变量之间的内在联系。
相较于传统的统计方法，结构方程模型能够更好地处理多因多果的问题，同时具有较强的理论依据和实际应用价值。
2.Amos 的应用领域Amos 结构方程模型广泛应用于社会科学、行为科学、医学、教育学等领域。
例如，在教育学领域，Amos 可以用于分析学生的学业成绩与学习动机、学习策略等因素之间的关系；在社会科学领域，Amos 可以用于分析家庭背景、教育水平等因素对个体收入的影响。
总之，Amos 可以帮助研究者更好地理解变量之间的因果关系，为相关领域的研究提供有力支持。
3.Amos 的操作步骤（1）确定研究问题：首先，研究者需要明确研究问题，以便在后续的模型构建中为变量之间的因果关系建立理论依据。
（2）构建模型：根据研究问题，研究者需要构建一个结构方程模型，包括内生变量、外生变量、潜在变量等。
同时，需要根据理论和研究目的设定变量间的关系，如正向、负向或双向关系。
（3）收集数据：在模型构建完成后，研究者需要收集与研究问题相关的数据。
数据可以来自于问卷调查、实验研究、已有数据库等途径。
（4）分析数据：利用 Amos 软件对收集到的数据进行分析，得出模型拟合度、参数估计值、显著性检验等结果。
（5）解释结果：根据分析结果，研究者需要对模型进行解释，包括模型的整体拟合度、各变量间的关系以及潜在变量的影响等。
（6）根据结果进行讨论与建议：最后，研究者需要根据分析结果对研究问题进行讨论，提出相应的建议和改进措施。
4.Amos 的优势与局限优势：（1）能够处理多因多果的问题，反映变量间的内在关系；（2）具有较强的理论依据，可以对研究问题进行深入探讨；（3）可以同时分析多个变量之间的关系，提高研究效率。
结构方程模型 ppt课件
结构方程模型
• 模型的修正主要包括: • (1) 依据理论或有关假设 ,提出一个或数个合理的
先验模型; • (2) 检查潜变量与指标间的关系 ,建立测量方程模
型; • (3) 若模型含多个因子 ,可以循序渐进地 ,每次只检
验含两个因子的模型 ,确立测量模型部分合理后 , 最后再将所有因子合并成预设的先验模型 ,作总体 检验; • (4) 对每一模型 ,检查标准误、标准化残差、修正 指数、参数期望改变值、χ 2 及各种拟合指数 ,据此 修改模型。
x1
y1
x2
自信
x3
x4
外向
y2
y3
y4
模型举例
3、结构方程模型的结构
结构方程模型可分为：测量模型和结构模型
(1)测量模型：指标和潜变量之间的关系
x x
y y
说明：
x,y是外源(如:六项社经指标)及内生(如:中、英、数成绩)指标。 δ,ε是X，Y测量上的误差。 Λx是x指标与ξ潜伏变项的关系(如:六项社经地位指标与潜伏社经地位的关 系)。 Λy是y指标与η潜伏变项的关系(如:中、英、数成绩与学业成就间关系)。
• （式6,） 不当 能模 说型 数与 据结数可构据以拟确方合认程时模式,模说,明也型数不据能并 证不 明排 某斥 一模 理
论基础;
• （7） 用同一样本数据 ,以相同数目的待估参数和 不同的组合形式可以产生许多不同模型 ,这些等同 模型哪一个更适合于研究问题 ,应按照模式表达的 意义从专业角度来鉴别;
结构方程模型
• (3) 一个完善的通径图并不表示一定包含尽 可能多的箭头。相反 ,统计学上最感兴趣的 是 ,寻找用尽可能少的箭头去联结尽可能少 的变量 ,而这时的通径图又能对所代表的样 本拟合得好;
AMOS结构方程模型修正解析
图-1 正指数计算
二、修正指标
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-2）。
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。
三、案例简要
设计的结构路径图 基本路径假设
.
超市形象
超市形象对质量期望有路径影响 质量期望对质量感知有路径影响
顾客抱怨
质量感知对感知价格有路径影响
质量期望对感知价格有路径影响 感知价格对顾客满意有路径影响
质量期望
感知价值 质量感知
顾客满意
顾客满意对顾客忠诚有路径影响 超市形象对顾客满意有路径影响
顾客忠诚
超市形象对顾客忠诚有路径影响
表-1设计的结构路径图和基本路径假设
三、案例简要
2.1.顾客满意模型中各因素的具体范畴
参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄 别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表-2。
《Amos软件介绍》课件
案例二：使用Amos进行路径分析
总结词
展示Amos在路径分析中的灵活性和实用性。
详细描述
介绍使用Amos软件进行路径分析的方法和步骤，包括构建路径图、设置路径系 数和标准误、进行模型拟合等。通过实际案例演示，展示如何利用Amos软件进 行路径分析，并强调其对于探索变量间因果关系的优势。
案例三：使用Amos进行因果关系分析
问题3：无法导出图表。解决方案 ：检查软件是否更新至最新版本 ，或尝试重启软件或电脑。
06
Amos软件案例展示
案例一：使用Amos进行结构方程模型分析
总结词
展示Amos在结构方程模型分析中的强大功能和易用性。
详细描述
介绍使用Amos软件进行结构方程模型分析的步骤，包括模型设定、数据导入、 模型拟合和结果解读等。通过实际案例演示，展示如何利用Amos软件进行复杂 模型的分析，并强调其可视化和交互性特点。
结果分析器
Amos软件提供了强大的结果分析器，使用户能够方便地 对仿真结果进行可视化分析和处理，从而更好地理解系统 的动态行为。
02
Amos软件特点
界面设计
01
02
03
友好易用
Amos软件的界面设计简 洁明了，功能分区合理， 方便用户快速上手操作。
定制性强
用户可以根据自己的使用 习惯和需求，自定义界面 布局和工具栏，提高工作 效率。
主要功能
图形化建模界面
Amos软件提供了一套直观的图形化建模界面，使用户能 够通过拖拽和连接不同的模块来快速构建仿真模型。
模型调试器
Amos软件内置了模型调试器，使用户能够实时监测和调 试仿真模型的运行状态，及时发现和修复模型中的错误。
模拟运行器
结构方程模型与AMOS使用
1
11
y1
31 21
31
y1 1 11 x1 1 y2 2 21 y1 21 x1 2 y3 y y x 3 31 1 32 2 31 1 3
结构方程模型与AMOS使用
Structural Equation Model &
Analysis of Moment Structures
暨南大学医学院医学统计学教研室 林汉生
什么是结构方程模型？
是分析多个原因和多个结果之间关系、
能处理潜在变量的多元统计方法，从而 进行因果模型设定、模型参数估计和模 型评价。 内容
31
x1
21
y3
32
3
y2
2
SPSS数据文件（1）
SPSS数据文件（2） 该内容的计算不用“mean”
非标准结构回归系数与方差
1.19
e1
1
Y1
.08 2.28 .30 .16 .83 .03
X1
Y3
.37 .10
1
e3
Y2
1 3.49
e2
图15-3 父母的社会经济地位对孩子今后大学学习成绩的影响
.46
e1
.67 .77 .75 .81 .88
SELF1
.59
s1
.19
d4 d3 d2 d1
DEPRES4
.54
SELF2
.56
s2 s3 s4 s5
.21
DEPRES3
.48
.69
Depress
.88 .17
Self
SELF3
amos软件使用与举例PPt讲义
SEM的统计模式
☆测量模式的考验必须先于结构模式。
A M O S統計模式 統計模式 結構模式
建構間之關係
測量模式
理論建構與觀察指標間之關係
测量模式与结构模式之目的
• 测量模式旨在建立测量指针与潜在变项间 之关系，主要透过验证性因素分析以考验 测量模式的效度。 • 结构模式旨在考验潜在变项间之因果路径 关系，主要针对潜在变项进行径路分析， 以考验结构模式的适配性
模式与数据之连结设定
数据链路方法
• 当数据分析档案建立后，按下AMOS 『FILE』下之『DATA FILES』，出现前图 之窗口后，点选『File Name』读入如 SPSS数据编辑器所建文件的数据。当待分 析的数据文件名称出现在窗口之中，即表 示AMOS已可将径路图与此资料文件相互连 接。
AMOS估计方法
结构方程模式 主要用途
• 第一、考验理论模式(test of theory) Strictly confirmational(SC)-纯验证性 Alternative (competing) models(AM)-竞争模式 Model generating(MG)-模式衍生 • 第二、考验测量工具的建构信度(construct reliability)或因素结构效度(validity of factorial structures)。
建构的信度指标：指标的综合信度
s tandardizedloading Construct reliability s tandardizedloading
2 2
j
j 1 指標信度 1 (指標之標準化負荷係數) 2
最好大于.70
s tandardized loadings 變異抽取百分比 s tandardized loadings
最新AMOS结构方程模型修正
2.潜变量和可测变量的设定
本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加 超市形象。它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。它与顾客 期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表-1。 模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、 顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是 结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量。
结构方程模型修正
Structural Equation Modeling
主讲：王东峰
摘要
2.修正指标
4.案例修正
1.修正思路
3.案例摘要
5.最优展示
一、修正思路
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 果很差时可以参考模型修正指标对模型进行调整。
可测变量 某超市总体形象的评价(a1) 与其它超市相比的形象(a2) 与其它超市相比的品牌知名度(a3) 购物前，对某超市整体服务的期望(a4) 购物前，期望某超市商品的新鲜程度达到的水平(a5) 购物前，期望某超市营业时间安排合理程度(a6) 购物前，期望某超市员工服务态度达到的水平(a7) 购物前，期望某超市结账速度达到的水平(a8) 购物后，对某超市整体服务的满意程度(a9) 购物后，认为某超市商品的新鲜程度达到的水平(a10) 购物后，认为超市营业时间安排合理程度(a11) 购物后，认为某超市员工服务态度达到的水平(a12) 购物后，认为某超市结账速度达到的水平(a13) 您认为某超市商品的价格如何(a14) 与其他超市相比，您认为某超市商品的价格如何(a15) 对某超市的总体满意程度(a16) 和您消费前的期望比，您对某超市的满意程度(a17) 和您心目中的超市比，您对某超市的满意程度(a18)
AMOS结构方程模型修正经典案例
AMOS结构方程模型修正经典案例第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。
下面以一个研究实例作为说明，使用Amos7软件1进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。
根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据2进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。
它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。
它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表7-1。
模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell，2000;殷荣伍，2000)。
2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴1本案例是在Amos7中完成的。
2见spss数据文件“处理后的数据.sav”。
参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表7-2。
三、关于顾客满意调查数据的收集本次问卷调研的对象为居住在某大学校内的各类学生（包括全日制本科生、全日制硕士和博士研究生），并且近一个月内在校内某超市有购物体验的学生。
调查采用随机拦访的方式，并且为避免样本的同质性和重复填写，按照性别和被访者经常光顾的超市进行控制。
问卷内容包括7个潜变量因子，24项可测指标，3正向的，采用Likert10级量度从“非常低”到“非常高”本次调查共发放问卷500份，收回有效样本436份。
AMOS结构方程模型修正 ppt课件
未标准化路径系数估计
S.E.
0.301
0.045
0.434
0.057
0.329
0.089
-0.121
0.082
-0.005
0.065
0.912
0.043
-0.029
0.028
0.167
0.101
0.5
0.1
1
1.008
0.036
0.701
0.048
1
0.79
0.061
0.891
0.053
1.159
0.059
9
三、案例简要
设计的结构路径图
基本路径假设
.
超市形象
➢超市形象对质量期望有路径影响
➢质量期望对质量感知有路径影响
质量期望
顾客抱怨
➢质量感知对感知价格有路径影响 ➢质量期望对感知价格有路径影响
质量感知
感知价值
顾客满意 顾客忠诚
➢感知价格对顾客满意有路径影响 ➢顾客满意对顾客忠诚有路径影响 ➢超市形象对顾客满意有路径影响 ➢超市形象对顾客忠诚有路径影响
89224表表3信度分析结果潜变量可测变量个数cronbachsalpha超市形象30858质量期望50889质量感知50862感知价格20929顾客满意30948顾客抱怨30255顾客忠诚30738表表4潜变量的信度检验13三案例简要超市形象质量期望质量感知a1e111a2e21a3e31a5e511a4e41a6e61a7e71a8e81a10e1011a9e91a11e111a12e121a13e131顾客满意感知价格a18e1811a16e161a17e171a15e1511a14顾客忠诚a24e24a22e22a23e231111z21z41z51z31z11e141图图5初始模型结构图图6amosgraphics初始界面图14三案例简要图图7建模区域的版式调整图图8建立潜变量15三案例简要图图9潜变量命名图图10命名后的潜变量16三案例简要图图11设定潜变量关系图图12设定可测变量及残差变量17三案例简要图图13可测变量指定与命名图图14初始模型设置完成18三案例简要图图15数据配置图图16数据读入19三案例简要图图17参数估计选择图图18标准化系数计算20三案例简要图图19模型运算完成图图图20参数估计结果图21未标准化路径系数估计se
AMOS结构方程模型修正经典案例
AMOS结构方程模型修正经典案例第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。
下面以一个研究实例作为说明，使用Amos7软件1进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。
根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据2进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。
它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。
它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表7-1。
模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(EugeneW.Anderson&Claes Fornell，2000;殷荣伍，2000)。
表7-1设计的结构路径图和基本路径假设设计的结构路径图基本路径假设超市形象顾客抱怨质量期望感知价值顾客满意质量感知顾客忠诚超市形象对质量期望有路径影响质量期望对质量感知有路径影响质量感知对感知价格有路径影响质量期望对感知价格有路径影响感知价格对顾客满意有路径影响顾客满意对顾客忠诚有路径影响超市形象对顾客满意有路径影响超市形象对顾客忠诚有路径影响2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴1本案例是在Amos7中完成的。
2见spss数据文件“处理后的数据.sav”。
参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表7-2。
结构方程模型与AMOS
λ3
上述回归方程的矩阵方程如下：
x x y y
结构模型回归方程
残差 e1
1
残差 e2
1
结构模型潜变量间回归方程如下： η1=γ1ξ1+e1 η2=γ3η1+γ2ξ1+e2 残差（e1、e2）表示方程中 未能被解释的部分
内生潜变量 η1
γ3
内生潜变量 η2
γ1
γ2
②SEM与典型相关分析（多个自变量与多个因变量之间关系） 典型相关分析：两组随机变量（定性或定量）之间线性密切 程度；高维列联表各边际变量的线性关系；探索性分析 SEM:估计多元和相互关联的因变量之间的线性关系；处理不 可观测的假设概念；说明测量误差。
③SEM与联立方程模型（联立方程组、变量之间双向影响） 联立方程模型：方程数量取决于内生变量的数量；只能处理 有观察值的变量，假定不存在测量误差 SEM:处理测量误差；分析潜在变量之间结构关系。
SEM的应用
3.教育领域中的应用
刘 彪，舒剑萍《基于结构方程模型的高校教职工心理症状及其影响因素的相关分析 》（2009）
• 对1132 名高校教职工进行问卷调查,探讨了高校教职工应激生活事件、 社会支持、领悟社会支持、应对方式与心理症状的关系。 • 运用验证性因子分析得出指标对应的因子负荷显著。用结构方程模型 对数据进行拟合,发现应激生活事件、社会支持、领悟社会支持、消极 应对、积极应对对症状总分有直接影响。在建立结构方程模型时，将 应激生活事件作为外生潜变量,症状总分、积极应对、消极应对、社会 支持、领悟社会支持作为内生潜变量。 • 其中应激事件的指标为家庭、工作学习、社交及其它因子得分，积极 应对的指标为解决问题、求助的因子得分,消极应对的指标为退避、幻 想、发泄、忍耐的得分。社会支持的指标为主观支持、客观支持、支 持利用度的因子得分。领悟社会支持的指标为家庭支持、朋友支持、 其它支持的因子得分。症状总分的指标为10个因子的因子得分。
结构方程模型与AMOS使用ppt课件
1. 路径分析
1
11
y1
31
x1
31
21
y3
3
21
y2
32
2
X: Social economical status of parent Y1: Motivition interest Y2: Reputation of universiy Y3: Achievement of child in university
d1
DEPRES1
.7 .73 .69
.8
IMPULS3
.42
.75
Depres
.87
.17
e2
e1
.67
.7
Self
.75 .81
.8
.46
SELF1
s1
.59
.19
SELF2
s2
.56
SELF3
s3 .21
.65
SELF4
s4
.7
SELF5
s5
结构方程模型的分析步骤
• 模型设定 • 模型拟合 • 模型评价 • 模型修正 • 模型解释
e1
.01
学习动机 与兴趣 Y1
.11
.17
.19
.10
父母的社会
经济状况
X1
.05
子女在大学
的成绩
e2
Y3
.28
.20
.12
大学的知名度 Y2
e3
四、直接影响、间接影响和总体 影响
• 总体影响＝直接影响＋间接影响 • 如变量x1对y3的总体影响的标准系数等
于路径图中各通道的标准回归系数乘积 之和
可能是相关联的。 非递归式模型：
结构方程建模技术和AMOS应用PPT课件
Salanova, M., Agut, S., & Peiro, J. M. (2005). Linking organizational resources and work engagement to employee performance and customer loyalty: The mediation of service climate. Journal of Applied Psychology, 90(6), 12171227.
它结合了因素分析(factor analysis)与路径分析 (path analysis)，包括测量与结构模式。
SEM是一种统计方法学(statistical methodology) (Byrne, 1994)
SEM是统计技术 SEM是方法学
2021
5
结构方程建模技术的主要应用
Confirmatory factor analysis Path analysis Structural regression analysis Time-dependent/longitudinal data
NNFI>0.9
IFI>0.9
CFI>0.9
RFI>0.9
Parsimonious fit measures(自由度比值的加权)
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精品课件
三、案例简要
设计的结构路径图
基本路径假设
.
超市形象
➢超市形象对质量期望有路径影响
➢质量期望对质量感知有路径影响
质量期望
顾客抱怨
➢质量感知对感知价格有路径影响 ➢质量期望对感知价格有路径影响
质量感知
感知价值
顾客满意 顾客忠诚
➢感知价格对顾客满意有路径影响 ➢顾客满意对顾客忠诚有路径影响 ➢超市形象对顾客满意有路径影响 ➢超市形象对顾客忠诚有路径影响
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）用于模型限制。
精品课件
二、修正指标
1. 修正指数（Modification Index）
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。
一顾客忠诚
内涵
可测变量
根据MARTENSEN在固定电话、移动电话、超市等行业中的调查研究，企业 形象是影响总体满意水平的第一要素，这里将超市形象要素列为影响因素， 可以从以下几个方面进行观测。
➢某超市总体形象的评价(a1) ➢与其它超市相比的形象(a2) ➢与其它超市相比的品牌知名度(a3)
质量期望是指顾客在使用某超市产品前对其的期望水平。顾客的质量期望会 影响顾客价值，而且质量期望还会顾客感知造成影响.还有学者指出，对于顾 客期望要素，至少可以从整体感觉、个性化服务、可靠性三个方面来观测。 结合上述因素，可以从几个方面衡量对某超市的质量期望。
表-1设计的结构路径图和基本路径假设
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三、案例简要
2.1.顾客满意模型中各因素的具体范畴
参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄 别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表-2。
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潜变量 一超市形象
一质量期望
.
一质量感知
一感知价值 一顾客满意
一顾客抱怨
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-2）。 精品课件
图-2 临界比率计算
三、案例简要
结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释 四个步骤。下面以一个研究实例作为说明，使用Amos7软件进行计算，重点阐述 在实际应用中结构方程模型的修正过程。
➢购物前，对某超市整体服务的期望(a4) ➢购物前，期望某超市商品的新鲜程度达到的水平(a5) ➢购物前，期望某超市营业时间安排合理程度(a6) ➢购物前，期望某超市员工服务态度达到的水平(a7) ➢购物前，期望某超市结账速度达到的水平(a8)
质量感知和质量期望相对应，质量期望考虑的是在购买商品前的期望，质量 感知是在购买商品后的实际感受。可以从几个方面衡量。
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三、案例简要
1.模型构建的思路
本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的 模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。根据构建的理论模型，通过设计问 卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处 理后的数据进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。过程。
结构方程模型修正
Structural Equation Modeling
主讲：
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摘要
2.修正指标
4.案例修正
1.修正思路
3.案例摘要
5.最优展示
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一、修正思路
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 果很差时可以参考模型修正指标对模型进行调整。
➢购物后，对某超市整体服务的满意程度(a9) ➢购物后，认为某超市商品的新鲜程度达到的水平(a10) ➢购物后，认为超市营业时间安排合理程度(a11) ➢购物后，认为某超市员工服务态度达到的水平(a12) ➢购物后，认为某超市结账速度达到的水平(a13)
根据ANDERSON和FOMELL(EUGENEW.ANDERSON&CLAESFOMELL， 2000)对美国顾客满意指数模型的进一步研究，认为对于顾客价值部分可以 从性价比来衡量。
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图-1 修正指数计算
二、修正指标
2. பைடு நூலகம்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。
2.潜变量和可测变量的设定
本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增 加超市形象。它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。它与顾 客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表-1。
模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价 值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因 素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量。
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1）。其后面的Threshold for Modification Indices 指的是输出的开始值。