AMOS做验证性因子分析
Amos验证性因子分析步步教育教案
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”。
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。
表7-2 模型变量对应表4正向的，采用Likert10级量度从“非常低”到“非常高”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。
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。
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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。
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应用案例第一节 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 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 ”。
文案大全质量期望感知价值 顾客抱怨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表 7-2 模型变量对应表量 变 潜涵内量变 测 可超)市形象) 一电业是素下定行象一要以固等形第象从N在S E超企平市可测 T E话究意将素行 R电研满里因进MA动查体这响面移调总，影方据、的响素为个根话中影要列几3) a ) )度a 1a 2名((知价象牌评形品某与与质量期望) 二影望 .还望三因对用望会期期感性述量使期望量响客体靠上衡在的期质影顾整可合面。
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amos验证性因子分析教程应用案例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7-1 设计的结构路径图和基本路径假设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 ”。
4正向的，采用Likert10级量度从“非常低”到“非常高”(七) 顾客忠诚顾客忠诚主要可以从三个方面体现：顾客推荐意向、转换产品的意向、重复购买的意向。
同时还有学者指出顾客忠诚可以从顾客对涨价的容忍性、重复购买性两方面衡量。
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Amos模型设定操作在使用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。
1.绘制潜变量使用建模区域绘制模型中的潜变量，在潜变量上点击右键选择Object Properties，为潜变量命名。
2.为潜变量设置可测变量及相应的残差变量使用绘制。
在可测变量上点击右键选择Object Properties为可测变量命名。
其中Variable Name对应的是数据的变量名，在残差变量上右键选择Object Properties为残差变量命名。
3.配置数据文件，读入数据File——Data Files——File Name——OK。
4.模型拟合View——Analysis Properties——Estimation——Maximum Likelihood。
5.标准化系数Analysis Properties——Output——Standardized Estimates——因子载荷标准化系数。
6.参数估计结果Analyze——Calculate Estimates。
红色框架部分是模型运算基本结果信息，点击View the Output Path Diagram查看参数估计结果图。
7.模型评价点击查看AMOS路径系数或载荷系数以及拟合指标评价。
路径系数/载荷系数的显著性模型评价首先需要对路径系数或载荷系数进行统计显著性检验。
模型拟合指数模型拟合指数是考察理论结构模型对数据拟合程度的统计指标。
拟合指数的作用是考察理论模型与数据的适配程度，并不能作为判断模型是否成立的唯一依据。
拟合优度高的模型只能作为参考，还。
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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”。
、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。
表7-2 模型变量对应表三、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。
amos_验证性因子分析报告步步教程
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)。
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”。
2.1、顾客满意模型中各因素的具体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，以及小围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体畴，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），并且近一个月在校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。
问卷容包括7个潜变量因子，24项可测指标，7个人4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。
动手用Amos做一下“验证性因子分析”！结构方程模型
动⼿⽤Amos做⼀下“验证性因⼦分析”！结构⽅程模型当我们汉化或者编制量表后，通常需要做信效度检验以验证量表的有效性和可信度。
其中最易被⼈忽略的就是效度分析中的验证性因⼦分析啦。
验证性因⼦分析是⽆法直接通过常⽤的SPSS软件进⾏分析的，做验证性因⼦分析最常⽤的软件就是AMOS啦。
今天，⼩编向⼤家展⽰⼀次验证性因⼦分析如何得出分析数据，让⼤家对验证性因⼦分析有个直观的感受。
1.⾸先，通过探索性因⼦分析，我们可以得到量表的维度及条⽬分布，随后，我们就可以根据这个分布，构建我们的模型啦。
运⽤以上⼯具构建验证性因⼦分析模型，以上⼯具怎么运⽤⼤家还记得吗？不记得可以去看之前的软件介绍哦~a. AMOS相关概念介绍及操作⽰意【⼀】| 结构⽅程模型b. AMOS结构⽅程——界⾯介绍【⼆】| 结构⽅程模型我们假设探索性因⼦分析结果形成的维度及条⽬分布包括3个维度，第⼀个维度包括4个条⽬，第⼆个维度包括2个条⽬，第三个维度包括3个条⽬。
形成的模型如下，⼤家画对了吗？（⼀定要动⼿！）2.接下来就是进⾏第⼆步，录⼊数据。
当我们导⼊数据时，⼀般采⽤SPSS数据保存⽂件⽽不是EXCEL⽂件，SPSS数据保存⽂件与AMOS具有更⾼的契合性，不容易出现问题。
当我们导⼊成功后，就会出现以下对话框，可以看简略的看到我们选的⽂件的名字，以及样本量。
选好⽂件，导⼊数据后，我们就可以进⾏将数据选择⼊我们假设的模型位置。
但凡是数据已经被选择⼊的变量都有⾃⼰的名字啦，我们需要将没有被命名的潜在变量命名完后，千万别忘了误差项哦！下⾯这个⼯具，可以帮助我们快速命名没有命名的变量，是快速命名误差项的好帮⼿！3.所有都命名完毕后，就要开始进⾏运⾏模型了。
在此之前，我们需要选择我们的输出项。
如下图，是常⽤的输出项。
4.选择完输出项后，就要开始运⾏了。
当我们“点击红框”运⾏完毕后，就可以点击“蓝框”，看我们模型拟合的效果啦。
5.运⾏界⾯出的结果⾮常多，哪些是我们真正需要的结果呢？哪些可以真实体现我们验证性因⼦分析结果呢？⼩编查阅多个⽂献，为⼤家找到了⼀下需要的指标，及其每个指标需符合的范围。
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Amos模型设定操作
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。
1.绘制潜变量
使用建模区域绘制模型中的潜变量，在潜变量上点击右键选择Object Properties，为潜变量命名。
2.为潜变量设置可测变量及相应的残差变量
使用绘制。
在可测变量上点击右键选择Object Properties为可测变量命名。
其中Variable Name对应的是数据的变量名，在残差变量上右键选择Object Properties为残差变量命名。
3.配置数据文件，读入数据
File——Data Files——File Name——OK。
4.模型拟合
View——Analysis Properties——Estimation——Maximum Likelihood。
5.标准化系数
Analysis Properties——Output——Standardized Estimates——因子载荷标准化系数。
6.参数估计结果
Analyze——Calculate Estimates。
红色框架部分是模型运算基本结果信息，点击View the Output Path Diagram查看参数估计结果图。
7.模型评价
点击查看AMOS路径系数或载荷系数以及拟合指标评价。
路径系数/载荷系数的显著性
模型评价首先需要对路径系数或载荷系数进行统计显著性检验。
模型拟合指数
模型拟合指数是考察理论结构模型对数据拟合程度的统计指标。
拟合指数的作用是考察理论模型与数据的适配程度，并不能作为判断模型是否成立的唯一依据。
拟合优度高的模型只能作为参考，还。