结构方程模型与AMOS使用ppt课件
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《结构方程模型》课件
SEM 发表的期刊论文有比较优势吗? (Babin, Hair, Boles, 2008)
• 1. 不用SEM 的PAPERS 是否比较容易被拒绝? • 2. 使用SEM 的PAPERS 是否评价比较高? • 3. 使用SEM 是否对reviewers 较有影响力? • 4. 模型适配度好坏是否会影响reviewers评价? • 5. 美国人使用SEM 是否比其它国家的学者多? • 6. 美国人用SEM投稿是否比其它国家的人有优
势?
SEM 常用的名词
• 参数(parameter)： – 又称为母数，带有「 未知 」与「 估计」的特
质。如没有特別说明，一般指的是自由参数。 • 自由参数(free parameter)： – 在Amos所画的每一条线均是一個参数，除设
为固定参数者外； – 自由估計参数愈多，自由度(df) 愈小。 • 固定参数(fix parameter)： – Amos 图上被设定为0 或1或任何数字的线，均
图形
功能说明
图形
功能说明
变量之间的属性拖拽
放大镜检视
维持对称性 放大选取区域 放大路径图
贝氏估计 多群组分析 列印路径图
缩小路径图 路径图整页显示在屏幕上 调整路径图大小符合书面
上一步 下一步 模式搜索
绘制四个观察变量 建立因果关系 调整箭头位置
利用复制功能确保大小一致 内生变量增加残差 调整变量位置
1. SEM 能做些什么?
Structural Equation Modeling（SEM） 是近期成长快速的 统计技术(Herhberger, 2013)
• 愈来愈多的SEM 文章发表在心理学、管理学与社会学期 刊上
• SEM 已成为心理学、管理学与社会学学者最常用的统计 技术
路径分析、结构方程模型及应用讲义幻灯片PPT
R2 则表示回归方程未能解释的残差比例。定义路径模型的整体拟合
指数为：
Rc2
1 (1
R2 (1)
)(1
R2 (2)
)(1
R2 (m)
)
如果经过调试的新模型与事先已设置的模型有所不同，此时可以采
用拟合度对两个模型进行检验。如果统计检验不显著，说明调试后对
模型的修改并不妨碍“接受”原假设模型，即新模型与原模型没有显
• 第一步：用中间变量（感知价值）对外生变量耐用性、操作的简单性、通话效果 和价格四个变量进行回归；
• 第二步：用内生变量（忠诚度）对第一步中的四个变量进行回归； • 第三步：用忠诚度对第一步中的四个变量以及中间变量感知价值进行回归。
如果(a)在第一步的估计中解释变量统计显著；(b) 在第二步的估计中解释变量统计显著；(c) 在第三步的估计中中 间变量统计显著，则说明中间变量的间接作用显著。如果第一步中外生变量的回归系数不是统计显著或者第三步 中（中间变量）感知价值的回归系数不显著，说明该外生变量不存在间接作用；如果某一外生变量（如耐用性、 操作的简单性和通话效果）在第一步和第三步中的回归系数都是统计显著的，说明该外生变量存在部分间接作用； 如果某外生变量（价格）的回归系数在第一步显著，而在第三步不显著，说明该外生变量存在完全的间接作用。
d 的 分布。只有不2 显著时才能用新模型替换原模型！
四、路径模型的假设条件和限制
▪ (1)首先要求模型中各变量的函数关系为线性、可加；否则不能采 用回归方法估计路径系数。如果处理变量之间的交互作用，把交 互项看作一个单独的变量，此时它与其它变量的函数关系同样满 足线性、可加。
▪ (2)模型中各变量均为等间距测度。 ▪ (3)各变量均为可观测变量，并且各变量的测量不能存在误差。 ▪ (4)变量间的多重共线性程度不能太高，否则路径系数估计值的误
amos软件使用与举例PPt讲义
Fred Li, 2006嘉大
SEM 为线性联立方程式之集合
为了去解一组方程式, 我们必须有足够的信息, 【如已知数据( known values), 或 限制 (constraints)】，才能估计出未知参数 。此乃 SEM模式辨识问题。 除非这组方程式可以辨识, 否则无法获得正确的 参数估计值 -- regardless of how many observations we have.
Fred Li, 2006嘉大
AMOS原始资料输入方式(2)
利用SPSS读入原始资料
Fred Li, 2006嘉大
AMOS原始资料输入方式(3)
当使用纯文字档建档时，需以『，』隔 开各变项之数据，且第一行需列出变项 的名称。从第二行开始，依序输入各变 项的数据。
Fred Li, 2006嘉大
模式与资料之连结设定
Fred Li, 2006嘉大
界定潜在变项的测量单位
理由：因为潜在变项与无法观察的到，其量尺刻度无法确定， 我们必须界定其原点与测量单位，才能估计潜在变项的变异数与 径路系数，以界定其结构模式为可辨认的模式 (An Identified Model) 。 方法(以下两者仅能选其一):
选定一个最能代表潜在变项的观察变项，将其x与y 值加以固定(通常设定为1，会使相关之因子具有相同 之变异数)，误差项的廻归系数亦设定为1 ，才能进行 其余的参数估计。 将潜在变项标准化(如具有相同之变异量或固定为1)。 但只能为变项加以界定(此时可估计其所属的所有因 素负荷量)， 变项则无法做到。因为的共变量矩阵 并非自由参数矩阵，可以任意加以设定。
AMOS具有AMOS Graphics与AMOS Basic 两大运作模式，尤其前者对于径路图之绘制 与输出最为便捷。
SEM 为线性联立方程式之集合
为了去解一组方程式, 我们必须有足够的信息, 【如已知数据( known values), 或 限制 (constraints)】，才能估计出未知参数 。此乃 SEM模式辨识问题。 除非这组方程式可以辨识, 否则无法获得正确的 参数估计值 -- regardless of how many observations we have.
Fred Li, 2006嘉大
AMOS原始资料输入方式(2)
利用SPSS读入原始资料
Fred Li, 2006嘉大
AMOS原始资料输入方式(3)
当使用纯文字档建档时，需以『，』隔 开各变项之数据，且第一行需列出变项 的名称。从第二行开始，依序输入各变 项的数据。
Fred Li, 2006嘉大
模式与资料之连结设定
Fred Li, 2006嘉大
界定潜在变项的测量单位
理由：因为潜在变项与无法观察的到，其量尺刻度无法确定， 我们必须界定其原点与测量单位，才能估计潜在变项的变异数与 径路系数，以界定其结构模式为可辨认的模式 (An Identified Model) 。 方法(以下两者仅能选其一):
选定一个最能代表潜在变项的观察变项，将其x与y 值加以固定(通常设定为1，会使相关之因子具有相同 之变异数)，误差项的廻归系数亦设定为1 ，才能进行 其余的参数估计。 将潜在变项标准化(如具有相同之变异量或固定为1)。 但只能为变项加以界定(此时可估计其所属的所有因 素负荷量)， 变项则无法做到。因为的共变量矩阵 并非自由参数矩阵，可以任意加以设定。
AMOS具有AMOS Graphics与AMOS Basic 两大运作模式，尤其前者对于径路图之绘制 与输出最为便捷。
amos-验证性因子分析结构方程建模步步教程
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。
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。
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 。
模型变量对应表它与顾客期望，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顾客抱怨感知价值顾客满意质量感知顾客忠诚基本路径假设? 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表 7-2超市形象质量期望潜变量 内涵 可测变量(一) 超 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。
结构方程模型ppt课件
27
变异数萃取量（平均方差抽取量）
平均变异数萃取量 (AVE)= Σ(因素负荷量2)/((Σ因素负荷量)2+ (Σ各测量变项的测量误差)) (Jöreskog and Sörbom , 1996)
AVE是计算潜在变项之各测量变量对该潜在变项 的变异解释力，若AVE愈高，则表示潜在变项有 愈高的信度与收敛效度。 Fornell and Larcker(1981)建议其标准值须大 于0.5。
單向因果關係 X對Y1為直接效果X對Y2為 問接效果Y1為中介變數
回溯因果關係 X與Y互為直接效果, X與Y non-recursive 具有回饋循環效果
循環因果關係 (feedback)
Y1對Y2、Y2 對Y3、Y3對Y1均 為直接效果，Y1、Y2、Y3
為間接循環效果
20
SEM条件
数据符合常态、无遗漏值及例外值(Bentler & Chou, 1987)下，样本比例最小为估计参数的5 倍，10倍则更为适当。
8
结构模式与测量模式
外生观察变量 外生潜在变量 内生潜在变量 内生观察变量
测量残差 因素负荷量 结构参数
因素負荷量 测量残差
e１
x1
Lx1
e２
x2
Lx2 F1满意度 b
e３
x3
Lx3
D Ly1
F2忠誠度 Ly2
Ly3
y1 e4 y2 e5 y3 e6
测量(CFA)模式
结构模式
测量(CFA)模式 9
b43
b41
D4
y4 e10
Ly4
e5 x5
Lx5
F2
e6 x6
Lx6
b42
F4
y5 e11
变异数萃取量（平均方差抽取量）
平均变异数萃取量 (AVE)= Σ(因素负荷量2)/((Σ因素负荷量)2+ (Σ各测量变项的测量误差)) (Jöreskog and Sörbom , 1996)
AVE是计算潜在变项之各测量变量对该潜在变项 的变异解释力，若AVE愈高，则表示潜在变项有 愈高的信度与收敛效度。 Fornell and Larcker(1981)建议其标准值须大 于0.5。
單向因果關係 X對Y1為直接效果X對Y2為 問接效果Y1為中介變數
回溯因果關係 X與Y互為直接效果, X與Y non-recursive 具有回饋循環效果
循環因果關係 (feedback)
Y1對Y2、Y2 對Y3、Y3對Y1均 為直接效果，Y1、Y2、Y3
為間接循環效果
20
SEM条件
数据符合常态、无遗漏值及例外值(Bentler & Chou, 1987)下，样本比例最小为估计参数的5 倍，10倍则更为适当。
8
结构模式与测量模式
外生观察变量 外生潜在变量 内生潜在变量 内生观察变量
测量残差 因素负荷量 结构参数
因素負荷量 测量残差
e１
x1
Lx1
e２
x2
Lx2 F1满意度 b
e３
x3
Lx3
D Ly1
F2忠誠度 Ly2
Ly3
y1 e4 y2 e5 y3 e6
测量(CFA)模式
结构模式
测量(CFA)模式 9
b43
b41
D4
y4 e10
Ly4
e5 x5
Lx5
F2
e6 x6
Lx6
b42
F4
y5 e11
结构方程模型与AMOS使用教学课件
灵活的模型设定
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
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
结构方程模型之AMOS操作与应用
tt
[0.70， 0.9) >0.9
Scott
[0.70， 0.9) >0.9 Bagozii & Yi
<0.1 >0.8 11
<0.08 Bagozii & Yi
>0.9
Bertler& Bonett
4、模型测试—模型修正 模型修正
➢ M.I. 为修正指标值，代表将该参数估计从固定参数改为自 由参数的协方差改变量；
线性相关分析
•两个随机变量之间 的统计联系，无因 变量和自变量之分
•不能反映单指标与 总体之间的因果关 系
线性回归分析
•只有直接效应， 无间接效应；
•共线性问题导致 单指标与总体之 间的负相关等无 法解释的问题
2
结构方程模型
•潜在变量和显性变 量均包含
•可以替代多重回归、 通径分析、因子分 析、协方差分析等
结构方程模型之 AMOS操作与应用
彭蕾
结构方程模型简介
结构方程模型〔 Structural Equation Models，简称SEM 〕 主要目的在于考察潜在变量(Latent variables)与观察变量(Manifest variable) 之关系。它結合了因素分析(factor analysis)与路径分析(path analysis)。
如自行设置，务必于数据文件列名保持一致〕
9
4、模型测试-运行是否正常
点击“运行〞
运行正常
查看模型适配 度指标
运行异常
未达要求
查看MI提示， 进行修正
到达要求
10
1、有未命名的 观察变量、潜在 变量或残差，命 名即可； 2、潜变量之间 要求相关，检查 测量模型路径是 否正确，回忆理 论模型是否不合 理； 3、检查样本数 据，是否抽样不 合理；
spss统计分析及应用教程第9章结构方程模型ppt课件
❖ 模型识别
自由参数：未知并需要估计的参数。
固定参数：不自由的并固定于设定值的参数。如在测量模型中，或 者将每个潜在变量标识的因子负荷之一设定为1，或将该潜在变量 的方差设定为1；对于结构方程，一些通径系数应该被设定为0，这 意味着被设定为无影响作用。
限制参数，那些未知的，但被规定相等于另一个或另一项参数值的 参数。
• Estimation标签下提供了模型拟合方法的选项，在AMOS分析中 使用最多的是最大似然法，当然，在这一标签之下也提供了其他 几种拟合方法；
• Numerical标签下提供了模型分析过程中迭代法设定的选项，因 为模型的拟合实际上是用迭代法予以实现的；Bias标签下提供了 采用数据资料协方差矩阵进行模型拟合时的一些设定选项；
实验一 结构方程模型
❖ 实验目的
明确结构方程分析有关的概念 熟练掌握结构方程模型构建的过程 能用SPSS软件中的AMOS插件进行结构方程模拟及检验 培养运用结构方程分析方法解决身边实际问题的能力
❖ 准备知识
结构方程模型中常用概念
测量变量：也叫观察变量或显示变量，是直接可以测量的指标。 潜变量：其测量是通过一个或几个可观察指标来间接完成的。 外生潜在变量：他们的影响因素处于模型之外，也就是常说的自变 量。 内生潜在变量：由模型内变量作用所影响的变量（因变量）。
注意：把路径图文件存储在某一特定位置后，在该文件夹 中将会出现几个名字相同而后缀不同的存储文件，其中， *.amw是所存储的路径图文件；*.bk1和*.bk2是自动生 成的备份文件，可以通过Retrieve Backup打开； *.AmosTNP、*.AmosTN、*.AmosP、*.amp都是 AMOS的文件管理文件，可以双击这些文件打开相应的存 储文件。*.amo是模型拟合之后出现的拟合结果文件。
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：
结构方程模型简介Lisrel与Amos的初级应用公开课获奖课件百校联赛一等奖课件
4
SEM概念
概念1：构造方程模型(Structural Equation Modeling，简称SEM)是基于变 量旳协方差矩阵来分析变量之间关系旳一种综合性旳统计措施，所以又称为 协方差构造分析。
概念2：构造方程模型是一种通用旳线性统计建模技术。它主要是利用联立 方程组求解，但是没有严格旳假设限定条件，同步允许自变量和因变量存在 测量误差。
1、以关键理论为基础； 2、以有关实证发觉为建立潜在自变量与潜在因变量间因果关系 之根据； 3、透过逻辑推理过程验证或修正上述已建立之因果关系； 4、藉由有关理论综述与实地深度访谈，进一步验证初步建立之 因果关系。
13
实例：速度营销动态能力对企业绩效旳影响
1、模型构建 E1 理论发展 E2 模型界定 E3 变量拟定 E3 研究假设 S1
S2
S3
反应效率 反应速度
M1
市场绩效
M2
M3
F1
财务绩效
F2
F3
H1：速度营销反应效率对企业市场绩效存在正向旳影响关系； H2：速度营销反应速度对企业市场绩效存在正向旳影响关系； H3：速度营销反应效率对企业财务绩效存在正向旳影响关系； H4：速度营销反应速度对企业财务绩效存在正向旳影响关系；
14
2、前期工作
研究设计 变量旳测量（李克特量表） 问卷设计 数据搜集
前期数据分析 描述性统计(SPSS,EXCEL) 信度分析(SPSS) 效度分析 EFA
15
309份有效问卷
16
信度分析(SPSS)
• 信度（Reliability）又可称为可靠性，是指测验旳可信程度。 信度好旳指标在一样或类似旳条件下反复操作，能够得到一致 或稳定旳成果。它主要体现测验成果旳一致性、一贯性、再现 性和稳定性。
SEM概念
概念1：构造方程模型(Structural Equation Modeling，简称SEM)是基于变 量旳协方差矩阵来分析变量之间关系旳一种综合性旳统计措施，所以又称为 协方差构造分析。
概念2：构造方程模型是一种通用旳线性统计建模技术。它主要是利用联立 方程组求解，但是没有严格旳假设限定条件，同步允许自变量和因变量存在 测量误差。
1、以关键理论为基础； 2、以有关实证发觉为建立潜在自变量与潜在因变量间因果关系 之根据； 3、透过逻辑推理过程验证或修正上述已建立之因果关系； 4、藉由有关理论综述与实地深度访谈，进一步验证初步建立之 因果关系。
13
实例：速度营销动态能力对企业绩效旳影响
1、模型构建 E1 理论发展 E2 模型界定 E3 变量拟定 E3 研究假设 S1
S2
S3
反应效率 反应速度
M1
市场绩效
M2
M3
F1
财务绩效
F2
F3
H1：速度营销反应效率对企业市场绩效存在正向旳影响关系； H2：速度营销反应速度对企业市场绩效存在正向旳影响关系； H3：速度营销反应效率对企业财务绩效存在正向旳影响关系； H4：速度营销反应速度对企业财务绩效存在正向旳影响关系；
14
2、前期工作
研究设计 变量旳测量（李克特量表） 问卷设计 数据搜集
前期数据分析 描述性统计(SPSS,EXCEL) 信度分析(SPSS) 效度分析 EFA
15
309份有效问卷
16
信度分析(SPSS)
• 信度（Reliability）又可称为可靠性，是指测验旳可信程度。 信度好旳指标在一样或类似旳条件下反复操作，能够得到一致 或稳定旳成果。它主要体现测验成果旳一致性、一贯性、再现 性和稳定性。
《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
型外的其它变量对 yi 的总体影响。
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
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
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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
a42
潜在因子ξ1表示了孩子的学习状况 潜在因子ξ2表示了家长的知识水平
验证性因子分析
δ1
x1
δ2
x2
a11
a21
ξ1
δ3
x3
δ4
x4
a32
ξ2
a42
只需估计特定因子载荷，其余因子载荷
均假定为0；因子之间的相关系数
2. 验证性因子分析
.24
i3 IMPULS3
.49
.43 .66
i2 IMPULS2
（标准结构回归系数与确定系数R2）
.18
Chi-square = 2.761 (2 df) p = .251
GPA
.24
.49
academic
error1
height
.52
-.01
-.08
.00
-.08
weight
.40
attract
error2
.36
rating
-.10
.34
.15
-.16
-.27
.77
.42
DEPRES3 .73
.48
.69 Depress
.75
.87 Self
.67
.59
.77 SELF2
.75 .81
.56
SELF3
s2 s3
.19 .21
d2 DEPRES2
.65
.77
.88
.17
SELF4 s4
d1 DEPRES1
.88
.77
e2
SELF5 s5
结构方程模型的分析步骤
.62
Self
s2 SELF2
.71 .51
s1 SELF1
结构方程模型
.77
d1 DEPRES1
.88
.47
d2 DEPRES2 .69
.55
.74
d3 DEPRES3
.60
.77
d4 DEPRES4
e1
.73
自尊
.84
压抑
.07 .17
e2
冲动
.03
.51
SELF1 s1
.62
.71 .79 SELF2
有的变量既受其它变量影响，又影响其它变 量
x
y1
y2
1. 路径图
在进行路径分析之前，先根据变量之间
可能存在的或理论上的各种线性关系，
作出路径图。
1
11
y1
31
x1
31
21
y3
3
，有四种 可能的基本结构关系
递归式模型：
A→B：A可能影响B，但反过来不影响 A←B：B可能影响A，但反过来不影响 AB :A和B之间无假定的结构关系，但
s2
.59
.77 SELF3
s3
.80 .65
SELF4 s4
.86
.74
SELF5 s5
.55
.74
IMPULS1 i1
.43 .66
IMPULS2 i2
.24
.49
IMPULS3 i3
3 .结构方程模型（包括单指标因子）
.46
.59
IMPULS3
e1
SELF1 s1
d4 d3
DEPRES4
.54
可能是相关联的。 非递归式模型：
A B：A可能影响B，B也可能影响A
2. 变量之间的关系分为两类
独立变量与非独立变量之间的关系，回
归系数用 表示（只有箭头出）。
非独立变量之间的关系，回归系数用
表示（箭头有进，或有进有出）。
1
11
y1
31
x1
31
21
y3
3
21
y2
32
2
3. 路径分析模型
i，ij和j是待估的回归系数 i 是残差，表示了变量 yi 的随机误差或模
型外的其它变量对 yi 的总体影响。 1
11
y1
31
x1
31
21
y3
3
y1 1 11x1 1
y2
2
21 y1
21x1
2
Example 7 A nonrecursive model Felson and Bohrnstedt (1979)
(Female subjects) Standardized estimates
探索性因子分析
δ1
x1
δ2
x2
δ3
x3
δ4
x4
a11
a21
ξ1
a31 a41
a22 a12
a32
ξ2
一、问题的引出
多元线性回归：一组自变量如何影响一
个因变量。
当第一个变量影响第二个变量，而第二
个变量又影响第三个变量，第一个变量 就间接地影响第三个变量。
x
y1
y2
二、路径分析的数学模型
变量之间的关系：直接、间接、全部
（直接和间接）
模型中的变量：
有的变量不受模型内任何变量的影响，只影 响其他变量
结构方程模型与AMOS使用
Structural Equation Model &
Analysis of Moment Structures
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
路径分析 探索性因子分析 验证性因子分析 结构方程模型分析
.55
.74
i1 IMPULS1
Inpuls
.17 .77
d1 DEPRES1
.88
.47
d2 DEPRES2 .69
.55
.74
Depress
.21
d3 DEPRES3 .77
.60
d4 DEPRES4
.74
.85
s5 SELF5
.65
.86
s4
SELF4 .80
.59
.77
s3
SELF3 .79
模型设定 模型拟合 模型评价 模型修正 模型解释
内容
路径分析 探索性因子分析 验证性因子分析 结构方程模型分析 AMOS使用
第一节 路径分析
问题的引出 路径分析的数学模型 路径分析模型的基本要素 路径分析的方法 直接影响、间接影响和总体影响 路径分析模型的可鉴别性和自由度 非递归式模型 路径分析在医学中的应用
e1
.01 motivition interest
.11
.17 .19
Social economical .05 status of parent
.10
Achievement of child in university
e3
.28
.20
.12
Reputation of university
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
21
y3 3 31 y1 32 y2 31x1 3