组织承诺与员工检验行为关系研究-AMOS验证性因子分析
信度效度分析结构方程模型验证性因子分析
信度效度分析结构方程模型验证性因子分析信度效度分析结构方程模型是一种统计方法，用于评估一个测量工具（如问卷或量表）的信度和效度。
验证性因子分析是使用结构方程模型的一种方法，用于验证假设的因素结构。
本文将介绍信度效度分析结构方程模型和验证性因子分析的步骤和应用，以及一些相关的注意事项。
首先，我们将介绍信度效度分析结构方程模型的步骤。
该模型可以用于评估测量工具的信度和效度，以确定它是否能够准确地测量所需的概念。
1.确定研究目的和研究问题：在进行分析之前，需要明确研究目的和研究问题。
这将有助于确定所需的测量工具和相关的概念。
2.收集数据：然后，需要收集与研究问题相关的数据。
这可以通过调查问卷、观察或其他适当的方法来实现。
3. 选择合适的统计软件：进行信度效度分析结构方程模型分析时，选择合适的统计软件是很重要的。
一些常用的软件包括AMOS、Mplus和LISREL。
4.构建测量模型：根据所选择的测量工具，构建一个测量模型。
这个模型将包括所需的概念和相关的测量项目。
5. 评估信度：评估信度是评估测量工具的一致性和稳定性。
常用的信度分析方法包括内部一致性（如Cronbach's α系数）和重测信度（如测试-重新测试法）。
6.评估效度：评估效度是评估测量工具的有效性和准确性。
常用的效度分析方法包括内部效度（如因子分析）和外部效度（与其他测量工具或标准进行比较）。
7.进行结构方程模型：一旦信度和效度得到评估，可以进行结构方程建模。
这将用于验证因素结构和模型拟合。
8.评估模型拟合：评估模型拟合是验证性因子分析的关键一步。
常用的指标包括χ²值、自由度、比例指数（CFI）、增量拟合指数（IFI）、均方根误差逼近指数（RMSEA）等。
9.修正模型：如果模型拟合不佳，需要进行适当的修正。
这可能包括删除不显著的路径、修正误差项相关性等。
10.解释和报告结果：最后，需要解释和报告分析结果。
这将包括变量之间的关系、可信度和效度的指标以及任何必要的修正。
AMOS做验证性因子分析
AMOS做验证性因子分析验证性因子分析（Confirmatory factor analysis, CFA）是一种统计方法，用于检验研究者构建的理论或假设模型是否与实际数据相吻合。
它是一种多变量分析方法，用于测量和验证潜在因子对观察指标的关系。
在本文中，将介绍如何使用AMOS软件进行验证性因子分析，并说明其步骤和解释结果的方法。
验证性因子分析的步骤如下：1.准备数据：首先，需要准备清洁和格式化的数据集。
确保变量的测量是连续的，并检查是否存在缺失值。
如果存在缺失值，可以选择删除缺失值或使用合适的方法进行缺失值处理。
2.建立模型：在AMOS软件中，创建新项目并选择“新模型”的选项。
在模型中添加指标和潜变量，并指定它们之间的因子关系。
可以使用路径图或列表方式指定模型。
3. 参数估计：在参数估计部分，选择适当的估计方法，如最大似然估计（Maximum Likelihood, ML）或广义最小二乘估计（Generalized Least Squares, GLS）。
这些方法可以根据数据集的特点来选择。
4. 模型拟合度检验：进行模型拟合度检验是确认模型的重要步骤。
通过比较实际数据与模型预测数据的吻合程度来评估模型的拟合度。
常用的拟合度指标包括卡方检验值（chi-square）、规范拟合指数（NFI）、增量拟合指数（IFI）和根均方误差逼近指数（RMSEA）。
5.修正模型：如果模型拟合度不佳，需要对模型进行修正。
可以根据修正指标的建议来调整模型，例如删除不明显或不显著的路径，增加或修改潜变量之间的关系。
6.解释结果：解释模型结果是验证性因子分析的重要任务之一、通过对模型参数和估计值的解读来解释实际数据与模型之间的关系。
还可以进行模型比较，比较不同模型之间的差异和优劣。
验证性因子分析的结果通常包括了对模型拟合度的评估和模型参数的解释。
模型拟合度指标可以告诉我们模型与实际数据的吻合程度，例如卡方检验值的显著性、NFI、IFI和RMSEA等指标。
员工对组织支持感的感知与其组织承诺关系分析
员工对组织支持感的感知与其组织承诺关系分析概述:员工对组织的支持感是指员工对组织的认同和忠诚程度，这种感知对组织的长期发展和员工的工作绩效都起着重要作用。
本文将探讨员工对组织支持感的感知与其组织承诺之间的关系，并提供分析和建议。
一、员工对组织支持感的感知1. 定义员工对组织支持感的感知是指员工对组织对他们的关注、支持和回报的感知程度。
它包括员工对组织中的管理决策、资源配置和员工福利等方面的认同和满意度。
2. 影响因素员工对组织支持感的感知受到多种因素的影响，包括组织文化、领导风格、员工福利待遇、晋升机会等。
当员工感受到组织的支持和关爱时，他们更容易产生对组织的支持感。
二、员工对组织支持感与组织承诺关系分析1. 组织承诺组织承诺是指员工对组织的忠诚和投入程度，包括情感承诺、持续承诺和规范承诺。
情感承诺是指员工出于自愿和内在动机，对组织产生情感依恋。
持续承诺是指员工对组织的投入，出于自身利益的考虑而继续留在组织。
规范承诺是指员工对组织的道德义务感和责任感，出于对组织的道德诉求而忠诚于组织。
2. 相关性员工对组织支持感的感知与组织承诺之间存在着积极的关系。
当员工感受到组织的支持和关爱时，他们更容易对组织产生承诺。
他们会愿意投入更多的时间和精力来服务组织，并在面对困难和挑战时表现出更高的责任感和忠诚度。
因此，组织应努力提高员工对组织支持感的感知，以促进员工的组织承诺。
3. 中介机制员工对组织支持感的感知对组织承诺的影响可能通过一些中介机制来实现。
例如，员工对组织支持感的感知会增加他们的工作满意度和工作参与度，从而提高组织承诺水平。
此外，员工对组织支持感的感知还会增加他们的组织公民行为，进一步强化他们的组织承诺。
4. 实践建议为了提高员工对组织支持感的感知和组织承诺水平，组织可以考虑以下几点建议：a) 建立良好的组织文化和价值观，让员工感受到组织的关爱和认同；b) 提供公平的薪酬和晋升机会，激励员工的积极投入和发展；c) 加强对员工的培训和发展，提高员工的工作能力和满意度；d) 提供积极的工作环境和团队氛围，增强员工对组织的归属感和认同感。
中国员工组织承诺与其行为的研究
中国员工组织承诺与其行为的研究中国员工组织承诺与其行为的研究由于社会经济的变化和全球的网络化，通讯距离的缩短和时间的加速使组织扁平化和虚拟化，所有的企业都可以利用全球的人力资源，在业务上实行外包，企业实际上只是一个核心组织。
然而组织承诺是员工对组织的一种态度，它可解释员工为什么要留在某企业，因而也是检验员工对企业忠诚程度的一种指标。
一、组织承诺美国社会学家贝克尔曾经在20世纪50年代中期尝试用提高工作满意度的方法来提高员工的工作绩效，但是发现两者之间没有显著地相关性。
然而，贝克尔通过这些研究首先提出了“组织承诺”的概念1[1]。
组织承诺一般是指个体认同并参与一个组织的强度。
它不同于个人与组织签订的工作任务和职业角色方面的合同，而是一种“心理合同”或“心理契约”。
在组织承诺里，个体确定了与组织连接的角度和程度，特别是规定了那些正式合同无法规定的职业角色外的行为。
高组织承诺的员工对组织有非常强的认同感和归属感。
二、组织承诺的因素J.P.梅耶和艾伦对以前诸多研究者关于组织承诺的研究结果进行了全面的分析和回顾，并在自己的实证研究基础上提出了组织承诺的三因素模型，三个因素分别为：情感承诺，指员工对组织的感情依赖、认同和投入，员工对组织所表现出来的忠诚和努力工作，主要是由于对组织有深厚的感情，而非物质利益，这个因素很像我国企业所倡导的“忠诚于企业”。
连续承诺，指员工对离开组织所带来的损失的认知，是员工为了不失去多年投入所换来的待遇而不得不继续留在该组织内的一种承诺；规范承诺，反映的是员工对继续留在组织的义务感，它是员工由于受到了长期社会影响形成的社会责任而留在组织内的承诺。
我国学者我国学者凌文辁、张治灿、方俐洛等人对国内企业员工的组织承诺进行了系统性的研究。
他们在三因素模型的基础上，认为中国企业员工的组织承诺由情感承诺、规范承诺、理想承诺、经济承诺和机会承诺等五个因素2[2]。
三、我国组织承诺的因素如何来认识和理解这种有别于西方的中国企业员工的组织承诺呢?我们试图从中国的传统文化和社会现实两个方面来寻求答案。
amos验证性因子分析步步教程
应用案例1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2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3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)。
表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7-2。
1关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。
2本案例是在Amos7中完成的。
3见spss数据文件“处理后的数据.sav”。
表三、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，7个人口变量，量表采用了Likert10级量度，如对四、缺失值的处理4正向的，采用Likert10级量度从“非常低”到“非常高”采用表列删除法，即在一条记录中，只要存在一项缺失，则删除该记录。
Amos 17.0说明书
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高级输出选项使得在Amos下进行分析更简单易行。例如，通过“短句”帮 助，就可以快捷地获得对结果的阐释或概述。
利用Amos中的探索技术，SEM通过搜索功能在大量的候选 模型中筛选出最佳模型。通过在模型上设定参数值约束条 件，您可以充分利用前期研究的成果，或者利用贝叶斯估 计指定参数的先验分布。利用验证性因子分析，您可以指 定和验证因子模式，而不需依赖传统的探索性因子分析。
■ 在路径图上显示模型自由度。 ■ 将部分单步路径图拷贝粘贴到其他
路径图中。
分析能力及统计功能 ■ 在存在缺失数据的情况下，利用全
部信息的最大似然方法，获得更有 效率更小偏差的估计。 ■ 利用快速bootstrap模拟方法获得任 意经验分布下任意参数的近似置信 区间，包括标准化系数： – 利用Bollen和Stine的bootstrap方 法评估模型。 – 计算百分位数置信区间以及修正 偏差的百分位数置信区间。 ■ 通过随机置换检验探查是否存在等 价的或拟合更好的模型。 ■ 通过路径图上给两个或两个以上参 数设置相同标签实现在同一个组或 者不同组间参数相等的约束，包括 均值、截距、回归权重，并且/或 者协方差。 ■ 估计外生变量均值。 ■ 估计回归方程均值。 ■ 对任意参数执行bootstrapping，以 给出在正态分布的假定下任意模型 参数的近似置信区间，包括利用蒙 特卡洛模拟估计的标准化系数。 ■ 多种估计方法，包括最大似然估 计、未加权最小二乘回归、广义最 小二乘、Browne的渐近自由分布标 准以及自由尺度最小二乘。
权力距离、组织承诺对员工创新行为的影响研究
权力距离、组织承诺对员工创新行为的影响研究一、本文概述本研究旨在探讨权力距离和组织承诺对员工创新行为的影响。
创新是企业可持续发展和获取竞争优势的重要源泉，而员工创新行为作为企业创新的核心和关键，对企业的发展壮大起着至关重要的作用。
本文以企业员工为研究对象，采用理论演绎和实证分析相结合的方法，基于社会认知理论的视角，构建了员工创新行为的理论分析框架。
本文对权力距离、组织承诺和员工创新行为的概念进行了界定。
权力距离是指员工对于上下级权力差异的看法或价值观念，以及对企业中非正式权力的感受和态度。
组织承诺是指员工对组织的认同感、归属感和投入程度。
员工创新行为则是指员工在工作中所表现出的创造性活动和行为。
本文通过探索性研究，提出了权力距离、组织承诺与员工创新行为之间内在关联性的初始命题。
研究认为，权力距离和组织承诺作为影响员工创新行为的环境因素，对员工的创新意愿和行为选择具有重要影响。
本文采用测量量表，通过简单随机取样方式，对权力距离、组织承诺与员工创新行为进行实证测量。
以试测后的测量结果作为样本数据来源，综合运用描述性统计分析、因子分析、相关分析、多元回归分析、结构方程模型等方法，研究揭示了权力距离、组织承诺与员工创新行为之间的作用关系，并实证检验了本研究提出的研究假设。
本研究的目的是深入理解权力距离、组织承诺对员工创新行为的影响机制，为企业提升员工创新能力、优化创新环境提供理论支持和实践指导。
二、文献综述权力距离（Power Distance）这一概念源于荷兰社会心理学家霍夫斯泰德（Hofstede）的文化维度理论，它指的是社会成员对组织或机构内权力不平等分配的接受程度以及对权威的尊重程度。
高权力距离文化中，个体通常接受并适应层级分明、决策高度集中的组织结构，而低权力距离文化则倾向于平权、参与式管理与决策共享（Hofstede, 1980）。
在组织行为研究中，权力距离不仅作为文化背景变量影响组织氛围与管理实践，也被视为个体心理层面的感知，影响员工的态度与行为（Erdogan Enders, 2007）。
amos验证性因子分析报告步步教程
一、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)。
表因此数据的效度检验就转化为结构方程模型评价中的模型拟合指数评价。
对于本案例，从表7-16可知理论模型与数据拟合较好，结构效度较好。
二、结构方程模型建模构建如图7.3的初始模型。
图7-3 初始模型结构图7-4 Amos Graphics 初始界面图第一节 Amos 实现1一、Amos 模型设定操作1这部分的操作说明也可参看书上第七章第二节:Amos 实现。
1．模型的绘制在使用Amos进行模型设定之前，建议事先在纸上绘制出基本理论模型和变量影响关系路径图，并确定潜变量与可测变量的名称，以避免不必要的返工。
相关软件操作如下：第一步，使用建模区域绘制模型中的七个潜变量（如图7-6）。
为了保持图形的美观，可以使用先绘制一个潜变量，再使用复制工具绘制其他潜变量，以保证潜变量大小一致。
在潜变量上点击右键选择Object Properties，为潜变量命名（如图7-7）。
绘制好的潜变量图形如图7-8。
第二步设置潜变量之间的关系。
使用来设置变量间的因果关系，使用来设置变量间的相关关系。
绘制好的潜变量关系图如图7-9。
图7-7 潜变量命名图7-8 命名后的潜变量图7-9 设定潜变量关系第三步为潜变量设置可测变量及相应的残差变量，可以使用绘制，也可以使用和自行绘制（绘制结果如图7-10）。
在可测变量上点击右键选择Object Properties，为可测变量命名。
如何用amos做验证性因子分析
如何用amos做验证性因子分析验证性因素分析是20世纪60年代后从探索性因素分析发展而来的[12]。
它可以通过协方差结构模型(Covariance Structure Modeling,CSM)或称结构方程模型(Structure Equation Modeling,SEM)实现。
对于数据的计算和模型的验证，现已编有多种计算机软件，其中著名的一种是K.G.Joreskog和D.Sorbom编制的LISREL。
在验证性因素分析方法出现之前，对评价中心的构想效度的验证，更多的是用多质多法。
对于多质多法的批评意见，主要是认为这种方法以包含测量误差的可观测变量间的相关为基础，来对潜在的结构进行解释，而实际上测量误差每次是不一致的，从而会影响到相关系数，进而影响对潜在结构解释的准确性。
验证性因素分析方法则可以解决这个问题，它对误差和相关的变量进行控制，进而得出一个更加令人满意的结果。
因而，它很快被公认为一种适宜且通用的评估MTMM数据的方法[12]。
在这种方法中，同一特质不同测评方法所决定的因素代表测评的构想效度，而同一测评方法不同测评特质所代表的因素则表明了测评方法的效应。
每一个可观测变量均由特质因素、方法因素和测量误差三部分组成。
其最大优点在于能对因素的负荷进行固定，并对提出的不同假设模型进行检验。
每一种自由负荷的大小反映了问题的所在。
如果在能力因素上的自由负荷小且不显著，而在方法因素上的自由负荷大且显著，那么，这种结果就是支持测评方法导向的。
反过来，不同测评方法中的同一种能力的因素负荷的值大而且是显著的，那么，就可以认为不同测评方法之间能力的一致性可以得到确认。
通过检测这些不同的假设模型，就可以得出评价中心的评分到底是指向测评维度的还是测评方法的。
验证性因素分析及其在心理与教育研究中的应用在心理与教育研究中，方法的突破往往是研究取得新进展的一个重要方面。
正如班特勒(Bentler，1990)指出：“研究的突破往往在研究方法的变革上。
组织承诺三因素量表
组织承诺三因素量表1. 引言组织承诺是指员工对组织的忠诚度和投入程度。
它是组织中员工与组织之间的一种关系，对于组织的发展和员工的满意度有着重要影响。
为了测量和评估组织承诺，研究者开发了许多量表，其中之一就是组织承诺三因素量表。
本文将介绍组织承诺三因素量表的背景、构成和使用方法，并探讨其在实践中的应用价值。
2. 背景组织承诺三因素量表最早由Allen和Meyer于1990年提出，用于衡量员工对组织的情感、连结和责任感。
该量表基于社会交换理论和心理学相关理论，通过测量员工对组织的认同、投入和忠诚程度来评估其对组织的承诺程度。
3. 构成组织承诺三因素量表包括以下三个因素：3.1 情感性承诺（Affective Commitment）情感性承诺是指员工出于情感上与组织建立起来的一种紧密联系和忠诚感。
它体现了员工对组织的喜爱、满意度和归属感。
情感性承诺是组织承诺的核心因素，对员工的留任意愿和积极行为有着重要影响。
3.2 连结性承诺（Continuance Commitment）连结性承诺是指员工出于利益考虑与组织之间建立起来的一种连接关系。
它体现了员工对组织的依赖程度和留任成本。
连结性承诺主要源于员工对组织提供的经济利益、职业发展机会等利益的认同。
3.3 责任性承诺（Normative Commitment）责任性承诺是指员工出于道义上与组织之间建立起来的一种责任感和义务感。
它体现了员工对组织价值观、规范和道德标准的认同和遵守。
责任性承诺主要源于个人内在价值观和道德信仰。
4. 使用方法组织承诺三因素量表通常采用问卷调查的方式进行测量，具体步骤如下：4.1 编制问卷根据组织承诺三因素量表的构成，编制相应的问卷。
问卷应包括情感性承诺、连结性承诺和责任性承诺的相关问题，以评估员工在这三个方面的承诺程度。
4.2 选择样本从目标组织中选择代表性样本，确保样本的多样性和代表性。
样本规模应足够大，以提高结果的可靠性和有效性。
组织承诺理论研究——定义、测量与影响因素
组织承诺理论研究——定义、测量与影响因素吕智宇【摘要】近年来,随着中国经济的飞速发展,企业数量急剧增加,企业间的竞争也愈发激烈,这就对企业自身的治理水平提出了新的要求.组织承诺作为影响企业发展的因素之一,对企业的发展起着重要作用.文章通过回顾组织承诺的定义、测量与相关影响因素,为未来的有关研究提供了参考.%In recent years, with the rapid development of China's economy and the rapid increase in the number of enterprises, the competition between enterprises is becoming increasingly fierce. This puts forward new requirements for the management level of the enterprise itself. As one of the factors that affect the development of enterprises, organizational commitment plays an important role in the development of enterprises. By reviewing the definition, measurement and related factors of organizational commitment, this paper provides a reference for the related research of future.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2017(000)011【总页数】4页(P234-237)【关键词】组织承诺;公司治理;组织承诺测量【作者】吕智宇【作者单位】中山大学管理学院,广州510275【正文语种】中文【中图分类】F276.6随着经营环境的全球化和经济发展态势的日趋繁荣，企业之间的竞争越来越激烈。
验证性因子分析的讲解
结构方程模型另一方法——PLS
偏最小平方模型PLS（Wald，1982） 《模型构建方法与结构方程建模——与张建平同志
商讨》一文中旨在将结构方程模型与LISREL的 概念区分开而具体介绍
当研究目的是理论检验且先验理论知识充足时， 更宜采用LISREL；当研究目的是因果预测应用， 且理论知识非常缺乏时，则PLS更加适合。
数表示） Σ（Θ^）：根据样本估计出Θ^后得到的协方差矩阵
目的
S——Σ Σ（Θ^）——Σ（Θ） 估计出参数，使得Σ（Θ^）逼近S，即使得Σ（Θ）
逼近Σ
参数估计 模型识别 模型评价等具体细节原理 教材CH9
应用举例
《外资企业跨文化适应模式分析结构方程建模》
谢谢
Байду номын сангаас
基本思想的差异
EFA
CFA
主要是为了找出影响观测 变量的因子个数,以及各 个因子和各个观测变量之 间的相关程度
主要目的是决定事前定义 因子的模型拟合实际数据 的能力
CFA原理分析
教材P170 参数：λij，ξi的方差、协方差φij，δ的方差θii Θ:全体位置参数组成的向量 Θ^： Θ的估计 Σ：X在总体中真实的协方差矩阵（9.3） S：X在样本的协方差矩阵（可代替Σ ） Σ（Θ）：由模型推出的整体协方差矩阵（9.4由各参
Amos-验证性因子分析步步教程
Amos-验证性因子分析步步教程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应用案例1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2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3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)。
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。
1关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。
Amos 17.0说明书
功能特性 图形化用户界面 ■ 通过路径图浏览器，可以显示路径
模型以及当前文件夹下所有路径模 型的描述及小图表。 ■ 通过简单的点击选择程序选项。 ■ 通过单击鼠标在路径图上直接创建 新的变量。 ■ 点击选择查看不同的组或模型 ■ 浏览数据文件内容。 ■ 直接从数据集中把变量名字拖拽到 路径图上。
建模能力 ■ 创建具有观测变量和潜变量的结构
■ 可选择利用观测的信息矩阵估计标 准误差。
■ 查看每个参数的P值及临界值。
输出 ■ 借助浏览导航，显示选项： ■ 在导航面板迅速地查阅并显示部分
输出。 – 通过点击不同节及表的标题获得
上下文帮助。 – 通过点击数字，如浏览导航面板
中的P值，获得“短句”帮助，以 及关于该数值含义的简单描述。 ■ 在浏览器中，以XHTML（基于 Web）形式查看文本输出： – 当使用剪贴板或拖曳编辑方式复 制表格到其它应用程序时保留表格 格式。 – 使用XHTML作为档案文件格式。 – 利用XML解析器解析Amos输出； 当写程序处理Amos输出时，可以 利用XPATH表达式提取输出的任意 部分。 ■ 打印预览
制图及其它工具 ■ 创建具有演示质量的路径图： – 便捷地在路径图上展示/隐藏全
部变量名字。 ■ 打印或粘贴路径图到其它应用程序中。 ■ 使用工具箱按钮，包括形状调整、
复制、适合页面显示、以及对齐 等，来绘制模型。 ■ 自定义工具条： – 为菜单项或Amos宏的热键 （包 括自定义宏）创建工具条按钮。 – 给工具条按钮创建图标。 – 创建快捷键执行宏。 ■ 通过选择工具条上按钮拟合模型。 ■ 直接利用您指定的变量名进行分 析，而不是希腊字母。
amos?170说明书检验行为态度模型中的关系amos是功能强大的结构化方程sem建模工具通过对包括回归因子分析相关性分析和方差分析等传统多元分析方法的扩展为您的理论研究提供更多的支持
spss验证性因子分析
打开数据“technologyreadiness”
乐观程度（OPTIMISM） OPT1 我认为手机的新功能可以让我工作更有效率 OPT2 很多新功能可以协助我完成想要做的事 OPT3 新功能的使用让我生活更便利 OPT4 为了达到我的需求，我会使用手机的新功能
变量的测量： 潜变量（latent factor） 观测变量（observed variables） 测量误差（measurement error）
验证性因子分析 使用AMOS进行验证性因子分析 验证性因子分析的结果报告
探索性因子分析（EFA） 理论发展过程
因子之间相互独立 因子数量不确定 常需要因子旋转 变量负载在所有因子上
验证性因子分析（CFA） 理论检验过程
因子之间存在相关性 因子数量确定 不需要因子旋转
变量负载在特定因子上
比如：技术就绪度（Technology Readiness Index） (Parasuraman, 2000)
（2）分析
Calculate Estimates
View Texts
（1）模型显著性
（2）模型拟合度指标
卡方自由度比值（CMIN/DF）小于3
NFI（基准化适配度指标）、RFI、IFI、TFI、CFI（比较适 合度指标） >大于0.9
（2）模型拟合度指标
RMSEA（渐进残差均方和平方差）小于0.08
© Rungting Tu
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验证性因子分析 使用AMOS进行验证性因子分析 验证性因子分析的结果报告
IBM SPSS AMOS
◦ 其它结构方程模型软件：LISREL、EQS、MPLUS
AMOS优点：画图定义模型，易学易用
界面
工具栏
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- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
组织承诺与员工建言行为测量模型检验
在前述的章节中，本文已经进行了所用量表的信度分析和效度分析，使用了经过优化的量表。
其中，组织承诺量表包含18个条目的三个维度的结构，建言行为量表是包含11个条目的两个维度的结构。
本章使用正式调查的数据对组织承诺和检验行为两个测量模型进行检验，在研究中使用了AMOS21.0软件，结合模型适配度指标，以检验理论设想或假设模型存在的合理性和优劣程度。
1.组织承诺测量模型的检验
验证性因子分析的主要作用之一在于可以用于比较多个模型的优劣，对理论设想或者假设模型进行验证。
根据前文的逻辑和探索性因子分析可知，本研究中组织承诺量表包含18个条目3个维度，各个维度之间中度相关，表明组织承诺十分有可能是单维结构。
本文将对组织承诺的单维模型和三维度模型进行比较，以确定最佳的组织承诺测量模型。
图1 组织承诺单维模型
图2 组织承诺三维度模型
组织承诺模型的适配度检验指标如表1所示，将单维模型和多维模型进行比较可以得出，组织承诺单维模型的各个衡量指标较差，均未达到标准。
因此，结果表明，三维组织承诺模型更加合适。
表1 组织承诺模型适配度检验结果表
表1和表2分别给出了单维模型和三维模型路径系数估计结果。
其中使用了最大似然估计的方法，求出了使样本方差协方差矩阵与理论协方差矩阵差异最小的模型参数。
模型的拟合指数是550.837，伴随概率是0.000，在1%的显著性水平下显著成立，因此模型估计有效。
根据表1和表2的结果，三维模型的大部分路径系数的估计结果显著成立，而单维模型的估计结果则不能显著成立，因此可以证明三维模型要优于单维模型。
2.员工建言测量模型检验结果
图3 员工建言单维度模型
图4 员工建言两维度模型
表4和表5是参数估计的结果，分别给出了单维度模型和两维度模型的路径系数。
在估计的过程中使用了最大似然估计的方法。
对模型进行分析和评价之前首先要对路径系数的估计结果的统计显著性进行检验，AMOS软件中给出了CR值，即临界比率，这是一种类似于回归分析Z统计量的指标，是参数估计值和标准差之比。
同时可以使用路径系数和载荷系数之比的P值作为显著性的指标。
结果显示，二维模型的路径系数估计结果中有8项能够在1%的显著性水平下显著成立，而相比之下，单维度测量模型的路径系数估计结果均不显著，因此二测量维模型要优于单维测量模型。
模型估计的卡方统计量425.284，伴随概率是0.000，估计结果在1%的显著性水平下显著成立。
表6 员工建言测量模型适配度检验结果
表6给出了员工建言测量模型适配度检验结果。
根据表6的结果，各项指标显示二维模型明显优于单维模型的适配度。
因此二维模型更加适合于员工建言行为的测量。